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如何检查tensorflow gpu正在使用哪个cuda

要检查TensorFlow GPU正在使用哪个CUDA版本,可以使用以下步骤:

  1. 导入TensorFlow库:
代码语言:txt
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import tensorflow as tf
  1. 创建一个TensorFlow会话:
代码语言:txt
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sess = tf.Session()
  1. 使用tf.test.is_built_with_cuda()函数检查TensorFlow是否使用了CUDA:
代码语言:txt
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tf.test.is_built_with_cuda()

如果返回值为True,则表示TensorFlow已经编译为使用CUDA。

  1. 使用tf.test.is_gpu_available()函数检查是否有可用的GPU:
代码语言:txt
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tf.test.is_gpu_available()

如果返回值为True,则表示有可用的GPU。

  1. 使用tf.test.gpu_device_name()函数获取当前使用的GPU设备名称:
代码语言:txt
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tf.test.gpu_device_name()

该函数返回当前使用的GPU设备的名称,例如"/device:GPU:0"。

  1. 使用tf.test.is_built_with_cuda()函数获取TensorFlow编译时使用的CUDA版本:
代码语言:txt
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tf.test.is_built_with_cuda()

如果返回值为True,则表示TensorFlow编译时使用了CUDA。

  1. 使用tf.test.gpu_device_name()函数获取当前使用的CUDA版本:
代码语言:txt
复制
tf.test.gpu_device_name()

该函数返回当前使用的CUDA版本,例如"CUDA: 10.1"。

综上所述,以上步骤可以用于检查TensorFlow GPU正在使用的CUDA版本。请注意,这些步骤假设您已经正确安装了TensorFlow和相应的CUDA驱动程序。

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