tensorflow2.x和1.x查看是gpu还cpu版本

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了tensorflow2.x和1.x查看是gpu还cpu版本相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 一下内容即可在aconda的命令窗口,编辑界面都可。

这里稍微提一下:我的环境安装时:cuda 11.1.0   cudnn:8.1.0  tensorlfow-gpu=2.2.0 python 3.8  显卡:1070ti   

在这个环境下,gpu用不起,我降为tensorflow-gpu=2.1.0即可用。

本人觉得tensorlflow2.1好用,这里选择的python版本为3.6.13.

一、对于2.x

输入以下即可知,如果返回[],则是没有。

import tensorflow as tf
gpu_out=tf.config.list_physical_devices('GPU')
print(gpu_out)

效果如下:

二、对于1.x

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

如果有gpu,效果如下:

以上是关于tensorflow2.x和1.x查看是gpu还cpu版本的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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