如何检查keras tensorflow后端是GPU还是CPU版本？[副本]
我知道在安装tensorflow时，您可以安装GPU或CPU版本。如何检查安装了哪一个（我使用linux）。
如果安装了GPU版本，如果GPU不可用，它会自动在CPU上运行吗？如果GPU可用，是否需要设置特定的字段或值来确保它在GPU上运行？
共有2个答案
根据文件。
如果您在TensorFlow或CNTK后端上运行，如果检测到任何可用的GPU，您的代码将自动在GPU上运行。
你可以通过以下方式检查所有的设备都被tenorflow使用-
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
也正如这个回答中所建议的那样
import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
这将打印您的tensorflow是使用CPU还是GPU后端。如果您在jupyter笔记本中运行此命令，请查看启动笔记本的控制台。
如果你怀疑你是否安装了tensorflow gpu版本。你可以通过pip安装gpu版本。
pip安装tensorflow gpu
您还可以使用Keras后端功能进行检查：
from keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()
我在Keras上对此进行了测试（2.1.1）
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