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我已经在我的ubuntu 16.04中使用第二个答案在 ubuntu的内置apt cuda安装中安装了tensorflow .

现在我的问题是如何测试tensorflow是否真的使用gpu？我有一个gtx 960m gpu.当我import tensorflow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

这个输出是否足以检查tensorflow是否正在使用gpu？

我有一台配备 AMD 处理器的 MacBook Pro，我想在这个 GPU 中运行 Keras（Tensorflow 后端）。我开始知道 Keras 只适用于 NVIDIA GPU。解决方法是什么（如果可能）？

尝试执行以下操作：

import tensorflow as tf
from keras.models import load_model, Model
from keras import backend as K

sess = tf.compat.v1.Session()
K.set_session(sess)

当我在 Google Colab 中运行它时，我得到：

RuntimeError: `set_session` is not available when using TensorFlow 2.0.

有谁知道如何解决这一问题？