TensorFlow 检查 GPU - Python

TensorFlow 是一个用于构建和训练机器学习模型的流行开源库。在训练大型模型时，使用 GPU 可以大大加快计算速度。在这篇文章中，我们将讨论如何在 Python 中使用 TensorFlow 检查你的计算机是否配备了 NVIDIA GPU，并且如何在 TensorFlow 中使用它。

检查 GPU 设备

首先，我们需要检查计算机上是否拥有 NVIDIA GPU 设备。我们可以使用 tensorflow 库的 test.is_gpu_available() 函数来检查。这个函数会返回一个布尔值，表示是否检测到 GPU 设备。

import tensorflow as tf

print(tf.test.is_gpu_available())

如果你成功安装了 TensorFlow 并且你的计算机上有 GPU 设备，你应该会看到：

True

显示 GPU 设备信息

如果你想查看更多 GPU 设备的信息，可以使用 tensorflow 库的 config.list_physical_devices() 函数。这个函数会返回所有可用的物理设备实例列表。我们可以使用 tensorflow 库的 config.experimental.get_visible_devices() 函数来查看可见的物理设备实例列表。

devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
print(devices)

visible_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
print(visible_devices)

这个代码运行时输出可能如下：

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

指定 GPU 设备

一旦你确定你的计算机上有 GPU 设备，你可能想要在 TensorFlow 中使用它。默认情况下，TensorFlow 会自动将操作分配到可用的 GPU 设备上。

然而，在某些情况下，你可能希望指定使用特定的 GPU 设备。你可以使用 tensorflow 库的 config.set_visible_devices() 方法来指定。以下代码将指定使用第一个可见的 GPU 设备：

devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
print(devices)

tf.config.set_visible_devices(devices[0], 'GPU')

visible_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
print(visible_devices)

这个代码运行时输出可能如下：

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

结论

这篇文章介绍了如何在 Python 中使用 TensorFlow 检查你的计算机是否配备了 NVIDIA GPU 设备，并且如何在 TensorFlow 中使用它。我们还讨论了如何指定使用特定的 GPU 设备。

如果你打算使用 TensorFlow 以加快机器学习模型的训练速度，检查你的计算机是否具有 NVIDIA GPU 设备是非常重要的。如果你没有可用的 GPU 设备，你也可以使用云计算平台，例如 Amazon AWS 或 Google Cloud Platform 来运行 TensorFlow。