TensorFlow：查看GPU信息

TensorFlow查看GPU信息
在TensorFlow中查看GPU信息是一个重要的步骤，它能帮助我们了解我们的系统配置，以及TensorFlow可以使用的硬件资源。以下是一些基本步骤来查看TensorFlow中的GPU信息。
首先，我们需要导入TensorFlow库。在Python中，你可以这样做：

import tensorflow as tf

然后，我们可以使用tf.config.list_physical_devices函数来查看系统中的物理设备列表，这将包括所有的GPU设备。以下是调用这个函数的代码：

physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')

这段代码将返回一个列表，列表中的每一个元素都是一个PhysicalDevice对象，代表一个物理设备。我们可以从这个对象中获取设备的一些基本信息，比如设备的名称，设备的类型，以及设备总共有多少内存等。以下是如何获取这些信息的代码：

print("Number of GPUs available: %d" % len(physical_devices))
for device in physical_devices:
print("名称：%s" % device.name)
print("类型：%s" % device.device_type)
print("内存：%d MB" % device.memory_limit)  # 返回的内存大小是以字节为单位，所以这里我们需要将其转换为MB

另外，我们还可以查看每个GPU的CUDA版本，这可以通过调用tf.test.gpu_device_name()函数来实现。这个函数会返回一个字符串，表示当前GPU设备可以使用的CUDA设备名称。例如：

import tensorflow.test as tf_test
print("CUDA设备名称：", tf_test.gpu_device_name())

注意：以上代码需要先安装tensorflow-gpu版本，并且你的机器需要有NVIDIA的GPU和CUDA环境。如果你的机器没有NVIDIA的GPU或者没有安装CUDA，那么tf.config.list_physical_devices('GPU')将返回一个空列表。在TensorFlow 2.1.0之后，为了更清晰地区分CPU和GPU设备，开始使用 tf.config.list_physical_devices 代替 tf.test.gpu_device_name 来查询GPU设备信息。