TensorFlow GPU测试 - Python

TensorFlow是目前很受欢迎的机器学习和深度学习框架之一。在使用TensorFlow进行模型训练时，使用GPU可以显著提高训练速度。

本文将介绍如何在Python中使用TensorFlow GPU，并测试它是否能够正确识别GPU。

环境要求

• NVIDIA显卡
• 安装CUDA和cuDNN
• 安装TensorFlow GPU版本

安装CUDA和cuDNN

在安装CUDA和cuDNN之前，需要先查看NVIDIA显卡的CUDA兼容性，并在此处查看显卡所支持的CUDA版本。

1. 下载CUDA

在官网上下载所需版本的CUDA并安装。

2. 下载cuDNN

在官网上下载cuDNN并安装。需要注意的是，cuDNN需要与CUDA版本对应，因此需要选择与所安装的CUDA版本对应的cuDNN版本进行下载。

安装TensorFlow GPU版本

在安装CUDA和cuDNN后，需要安装TensorFlow GPU版本。可以通过以下命令在命令行中安装：

pip install tensorflow-gpu

测试TensorFlow GPU

在安装完TensorFlow GPU后，可以使用以下代码测试TensorFlow是否能够识别GPU：

import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')

如果输出结果为一个包含一个GPU名字的字符串列表，则说明TensorFlow GPU版本已经正确识别了GPU。例如，如果显卡名称为"NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti"，则输出结果应该为：

[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]

结论

在本文中，我们介绍了如何在Python中使用TensorFlow GPU进行模型训练，并测试了TensorFlow是否能够正确识别GPU。通过以上步骤，可以保证TensorFlow正常工作，并充分利用GPU加速模型训练。