tensorflow1.15 gpu版本安装完成后测试

### 测试 TensorFlow 1.15 GPU 版本安装 为了确认 TensorFlow 1.15 的 GPU 支持是否正常工作,可以执行一系列简单的 Python 脚本来验证安装情况。 #### 验证 TensorFlow 和 CUDA 兼容性 通过导入 TensorFlow 并打印其版本号以及检测是否有可用的 GPU 设备来初步检验: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) print("Built with CUDA:", tf.test.is_built_with_cuda()) print("GPU available:", tf.test.is_gpu_available()) ``` 这段代码会显示当前环境中 TensorFlow 的具体版本,并告知编译时是否启用了 CUDA 支持,同时还会报告是否存在可访问的 GPU 设备[^3]。 #### 运行简单计算以利用 GPU 加速 进一步可以通过构建一个小规模的操作并指定设备来进行更深入的测试。这有助于确保不仅能够识别到 GPU,而且还能实际调用它完成运算任务。 ```python with tf.device('/device:GPU:0'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b') c = tf.add(a, b) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) print(sess.run(c)) ``` 此脚本尝试在第一个 GPU 上创建张量 `a` 和 `b` ,然后相加得到结果 `c` 。配置参数 `log_device_placement=True` 将帮助查看操作被分配到了哪个物理硬件上执行[^2]。 如果一切顺利,则说明 TensorFlow 已经正确设置了对 NVIDIA 显卡的支持;反之则可能需要检查驱动程序、CUDA 或 cuDNN 库等相关依赖项是否匹配良好[^4]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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