如何判断tensorflow是否在python shell中使用gpu加速?

我已经在我的ubuntu 16.04中安装了tensorflow，使用的是ubuntu内置的apt cuda安装。

现在我的问题是，我如何测试tensorflow是否真的使用gpu?我有一个gtx 960m gpu。当我导入tensorflow时，这是输出

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcublas.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcufft.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcurand.so locally

这个输出是否足够检查tensorflow是否使用gpu ?

当前回答

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 ()

2019-09-01 01:23:19

其他回答

我认为有一种更简单的方法来实现这一点。

import tensorflow as tf
if tf.test.gpu_device_name():
    print('Default GPU Device: {}'.format(tf.test.gpu_device_name()))
else:
    print("Please install GPU version of TF")

它通常是这样的

Default GPU Device: /device:GPU:0

对我来说，这似乎比那些冗长的日志更容易。

编辑: 对TF 1进行了测试。x版本。我从来没有机会做TF 2.0或以上的东西，所以请记住。

2018-03-24 09:55:35

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

2020-03-10 05:37:44

我发现从命令行查询gpu是最简单的:

nvidia-smi

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.98                 Driver Version: 384.98                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 980 Ti  Off  | 00000000:02:00.0  On |                  N/A |
| 22%   33C    P8    13W / 250W |   5817MiB /  6075MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1060      G   /usr/lib/xorg/Xorg                            53MiB |
|    0     25177      C   python                                      5751MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

如果你的学习是一个后台过程，pid从 Jobs -p应该匹配nvidia-smi的pid

2017-12-26 17:07:20

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。

2017-09-13 03:38:00

这是我用来列出tf可用设备的行。会话直接从bash:

python -c "import os; os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'; import tensorflow as tf; sess = tf.Session(); [print(x) for x in sess.list_devices()]; print(tf.__version__);"

它将打印可用的设备和tensorflow版本，例如:

_DeviceAttributes(/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0, CPU, 268435456, 10588614393916958794)
_DeviceAttributes(/job:localhost/replica:0/task:0/device:XLA_GPU:0, XLA_GPU, 17179869184, 12320120782636586575)
_DeviceAttributes(/job:localhost/replica:0/task:0/device:XLA_CPU:0, XLA_CPU, 17179869184, 13378821206986992411)
_DeviceAttributes(/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0, GPU, 32039954023, 12481654498215526877)
1.14.0

2019-07-31 23:48:36

如何判断tensorflow是否在python shell中使用gpu加速?

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