我如何知道tensorflow是否使用了cuda和cudnn？

要判断TensorFlow是否使用了CUDA和cuDNN，可以通过以下几种方式进行确认：

1. 查看TensorFlow的安装方式：如果使用了GPU版本的TensorFlow，那么它通常会依赖CUDA和cuDNN。在安装TensorFlow时，可以通过指定相应的版本来选择是否使用GPU加速。例如，使用pip安装TensorFlow时，可以通过指定tensorflow-gpu来安装GPU版本。
2. 查看TensorFlow的配置信息：TensorFlow提供了一个配置文件，其中包含了TensorFlow的各种配置信息，包括是否启用了GPU加速。可以通过以下代码来查看TensorFlow的配置信息：

import tensorflow as tf

print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

如果输出结果中包含了GPU设备信息，则表示TensorFlow启用了GPU加速。

1. 查看TensorFlow的日志信息：TensorFlow在启动时会输出一些日志信息，其中包含了关于CUDA和cuDNN的版本信息。可以通过查看TensorFlow的日志来确认是否使用了CUDA和cuDNN。例如，在启动TensorFlow时，可以通过设置日志级别为INFO来查看详细的日志信息：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '0'

import tensorflow as tf

# TensorFlow代码

在运行TensorFlow代码时，会输出详细的日志信息，其中包含了CUDA和cuDNN的版本信息。

总结起来，要判断TensorFlow是否使用了CUDA和cuDNN，可以通过查看安装方式、配置信息和日志信息来确认。