Comment vérifier si keras tensorflow backend est une version GPU ou CPU?

Question

Je comprends que lors de l’installation de tensorflow, vous devez installer la version GPU ou CPU. Comment puis-je vérifier lequel est installé (j'utilise linux).

Si la version du GPU est installée, s’exécutera-t-il automatiquement sur le processeur si le GPU n’est pas disponible ou génère-t-il une erreur? Et si le GPU est disponible, y a-t-il un champ ou une valeur spécifique que vous devez définir pour vous assurer qu'il est exécuté sur le GPU?

Answer 1

Aussi, vous pouvez vérifier en utilisant la fonction backend de Keras:

 from keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()
 

Je teste cela sur Keras (2.1.1)

Answer 2

Selon la documentation.

Si vous êtes en cours d'exécution sur le TensorFlow ou CNTK backends, votre code sera exécuté automatiquement sur GPU si tout le GPU est détecté.

Vous pouvez vérifier que tous les appareils sont utilisés par tensorflow par -

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

Aussi comme il est suggéré dans cette réponse

import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

Cette impression sera de savoir si votre tensorflow est à l'aide d'un CPU ou un GPU backend. Si vous exécutez cette commande dans jupyter portable, découvrez la console à partir duquel vous avez lancé l'ordinateur portable.

Si vous êtes sceptique si vous avez installé la tensorflow gpu version ou pas. Vous pouvez installer le gpu version via pip.

pip install tensorflow-gpu