前書き
今回はその続きに似てるかもしれませんが今回はCUDAを入れたことによりTensorFlowでGPUが動くかどうか確認する方法を記載しておきます。
まぁこれも備忘録ですね。
自分は今までTensorFlowのバージョン1.14.0と2.2.0しか使ったことがないのですが、この2つは確認の方法が違いました。
もしかしたら1.x系と2.x系とで確認方法が変わったのかな？と思いました。
先程2パターンともTensorFlow2.2.0で試せました。なんで前はエラーになったんでしょうか。。。
とりあえず2つの確認方法を記載します。
TensorFlowでGPU認識しているか確認する方法
TensorFlow-gpuが入っていること
・確認方法その1
from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices()上記コードを実行して下記のようなdevice_typeにGPUが表示されればGPU認識されている
incarnation: 9970392008659586682
physical_device_desc: "device: XLA_CPU device"
, name: "/device:XLA_GPU:0"
device_type: "XLA_GPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 3756894047040760288
physical_device_desc: "device: XLA_GPU device"
, name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 10691777664
locality {
bus_id: 1
links {
}
}
ちなみに私が試した時は以下の結果が表示されました。この時のtensorflow-gpuのバージョンは2.2.0です。
・確認方法その2
import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available()上記を実行して「True」が表示されればGPU認識されれている
GPU (device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, pci bus id: 0000:09:00.0, compute capability: 7.5) True
私はこの2パターンしか試したことがないのですが、おそらくこの2つで大体確認できるのではないでしょうか。
・確認方法その3（TensorFlowのバージョン1.x系のみ）
どうやらTensorFlowのバージョンが1.x系だと以下の方法でも確認できるようです（私はまだ試していませんが。。。）import tensorflow as tf s = tf.Session()これを実行してGPUが認識されているとgpu_deviceとかphysical GPUなどといった表記が表示されるそうです。
