如何检查keras tensorflow后端是GPU还是CPU版本？

Question

我知道在安装tensorflow时,您要么安装GPU版本,要么安装CPU版本.如何检查安装了哪一个(我使用的是linux).

如果安装了GPU版本,如果GPU不可用,它会自动在CPU上运行还是会抛出错误？如果GPU可用,是否需要设置特定字段或值以确保它在GPU上运行？

Answer 1

您还可以使用Keras后端功能进行检查:

from keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()

我在Keras上测试这个(2.1.1)

Answer 2

根据文件.

如果您在TensorFlow或CNTK后端上运行,如果检测到任何可用的GPU,您的代码将自动在GPU上运行.

您可以通过以下方式检查tensorflow使用的所有设备:

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

同样如此答案所示

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

这将打印您的tensorflow是使用CPU还是GPU后端.如果您在jupyter笔记本中运行此命令,请查看已启动笔记本的控制台.

如果您怀疑是否已经安装了tensorflow gpu版本.您可以通过pip安装gpu版本.

pip install tensorflow-gpu