有什么方法可以檢查 Keras 框架是使用 GPU 還是 CPU 來訓(xùn)練模型？我正在使用 keras 在 GPU 上訓(xùn)練我的模型，但它太慢了，我不確定它是使用 CPU 還是 GPU 進(jìn)行訓(xùn)練。
3 回答
紅顏莎娜
TA貢獻(xiàn)1842條經(jīng)驗(yàn) 獲得超13個(gè)贊
首先，您需要找到 GPU 設(shè)備：
physical_device = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
print(f'Device found : {physical_device}')然后您可以使用以下代碼檢查您的 GPU 設(shè)備是否已用于訓(xùn)練：
tf.config.experimental.get_memory_growth(physical_device[0])
如果此代碼返回False或什么都沒有，那么您可以運(yùn)行下面的代碼來設(shè)置 GPU 進(jìn)行訓(xùn)練
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_device[0],True)
滄海一幻覺
TA貢獻(xiàn)1824條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊
首先讓我們確保 tensorflow 正在檢測您的 GPU。運(yùn)行下面的代碼。如果 GPU 數(shù)量=0，則表示未檢測到您的 GPU。要讓 tensorflow 使用 GPU，您需要安裝 Cuda 工具包和 Cudnn。如果未檢測到 GPU 并且您正在使用 Anaconda，請使用 Conda 重新安裝 tensorflow。它會自動(dòng)安裝工具包和 Cudnn。當(dāng)您使用它來安裝 tensorflow 時(shí)，pip 不會安裝這些。
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
print(tf.__version__)
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
tf.test.is_gpu_available()
!python --version
繁星coding
TA貢獻(xiàn)1797條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
這是參考演示：
import tensorflow as tf
physical_device = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
print(f'Device found : {physical_device}')
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