不，我不认为“开放CUDA库”足以说明问题，因为图的不同节点可能在不同的设备上。

当使用tensorflow2时:

print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

对于tensorflow1，要找出使用了哪个设备，您可以像这样启用日志设备放置:

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

检查控制台中是否有这种类型的输出。

更新为tensorflow >= 2.1

检查TensorFlow是否使用GPU的推荐方法如下:

tf.config.list_physical_devices('GPU') 

从TensorFlow 2.1开始，tf.test.gpu_device_name()已经被弃用，取而代之的是前面提到的。

然后，在终端中，您可以使用nvidia-smi检查有多少GPU内存已分配;同时，使用watch -n K nvidia-smi会告诉你，例如每K秒你使用了多少内存(你可能想使用K = 1实时)

如果你有多个GPU，你想使用多个网络，每个网络都在一个独立的GPU上，你可以使用:

 with tf.device('/GPU:0'):
      neural_network_1 = initialize_network_1()
 with tf.device('/GPU:1'):
      neural_network_2 = initialize_network_2()

你可以通过运行下面的代码来检查你是否正在使用GPU:

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

如果输出是“，这意味着你只使用CPU; 如果输出类似于/device:GPU:0，这意味着GPU工作。

并使用下面的代码来检查您使用的GPU:

from tensorflow.python.client import device_lib 
device_lib.list_local_devices()

你有一些选项来测试你的TensorFlow安装是否正在使用GPU加速。

您可以在三种不同的平台上输入以下命令。

import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

Jupyter Notebook -检查运行Jupyter Notebook的控制台。你将能够看到GPU正在被使用。 Python Shell -你将能够直接看到输出。(注意-不要将第二个命令的输出分配给变量'sess';如果这有帮助的话)。 Spyder -在控制台中输入以下命令。 将tensorflow导入为tf tf.test.is_gpu_available ()

我更喜欢使用nvidia-smi来监控GPU使用情况。如果当你开始你的程序时，它显著上升，这是一个强烈的迹象，表明你的张量流正在使用GPU。

在Jupyter或你的IDE中运行这个命令，检查Tensorflow是否使用GPU: