我在运行 Windows 10 并有两个显卡的 PC 上安装了 tensorflow-gpu：
我正在尝试复制 Tensorflow 文档：
但是，我没有得到文档中描述的内容：
如何确定 Tensorflow 是否使用了我的 GPU？我相信我已正确遵循所有设置说明，但我该如何验证呢？
我了解 Tensorflow 默认使用可用的 GPU。
@Sharky：
如果我理解得很好，这就是我按照您的指示得到的结果。我应该推断什么以及接下来应该做什么？
@Manoj
这是我从命令提示符调用的 python shell 运行代码时得到的：
消息的含义和含义是什么？
【问题讨论】：
标签： python-3.x tensorflow keras gpu
您必须安装支持 gpu 的 tensorflow，通常 pip install tensorflow 仅是 cpu。 Here 你可以找到 gpu tensorflow 安装指南。之后，当您在终端中运行 log_device_placement 示例时，您应该会获得有关 gpu 使用情况的信息。
【讨论】：
但是，我没有得到文档中描述的内容：
在 CPU 和 GPU 机器上运行您提供的代码 sn-p 时，我得到了设备日志。
我注意到您正在某些 REPL 或 Notebook 中运行它。您可以尝试将内容保存到文件中并将其作为 Python 脚本运行吗？
【讨论】：
使用nvidia-smi如果我没记错的话可以在C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI找到。
将目录更改为 nvidia-smi.exe 所在的位置，然后在命令提示符下使用 nvidia-smi 命令运行它。它还允许使用nvidia-smi -l 1 监控进程中的内存使用情况和 gpu 负载，其中 1 是更新频率（以秒为单位）。您可以通过nvidia-smi -h找到更多选项
【讨论】：
tf.logging.set_verbosity('INFO') 粘贴到程序顶部