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法律研究如何檢查Tensorflow是否正在使用GPU？
GPU 是 圖形處理單元 的縮寫。它是一種專門的處理器，旨在處理影片編碼或解碼、圖形渲染和其他計算密集型任務所需的複雜和重複計算。
它主要適用於執行大規模平行計算，這使其成為機器學習和其他基於資料應用的理想選擇。
在機器學習中，GPU 變得越來越流行，因為它減少了訓練複雜神經網路所需的時間。Tensorflow、Pytorch、keras 是機器學習的內建框架，支援 GPU 加速。
以下是檢查 Tensorflow 是否正在使用 GPU 的步驟。
安裝 Tensorflow
首先，我們必須使用以下程式碼在 python 環境中安裝 Tensorflow。
pip install tensorflow
If you see the following output, then Tensorflow is installed.
Collecting tensorflow
Downloading tensorflow-2.12.0-cp310-cp310-win_amd64.whl (1.9 kB)
Collecting tensorflow-intel==2.12.0
Downloading tensorflow_intel-2.12.0-cp310-cp310-win_amd64.whl (272.8 MB)
---------------------------------------- 272.8/272.8 MB 948.3 kB/s eta
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Installing collected packages: tensorflow
Successfully installed tensorflow-2.12.0
匯入 Tensorflow
現在，我們必須在 python 環境中匯入 Tensorflow 包。
import tensorflow as tf
檢查可用裝置
接下來，我們必須檢查系統上所有可用的裝置，包括 CPU 和 GPU。
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
All the available devices are displayed.
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 11826112642512424455
xla_global_id: -1
]
Tensorflow 訪問
接下來，我們將檢查 tensorflow 是否會訪問 GPU。輸出將以布林格式定義，即 True 或 False，其中 True 表示有訪問許可權，False 表示沒有訪問許可權。以下是程式碼。
tf.test.is_gpu_available()
以下是上述程式碼的輸出。
False
更新於: 2023年8月9日
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