jupyter notebook tensorflow打印device信息实例

下面是“jupyter notebook tensorflow打印device信息实例”的完整攻略。

介绍

Jupyter Notebook是一种交互性强、可重复性强、方便数据科学研究开发和可视化的工具，而TensorFlow是当前使用最广泛的深度学习框架之一，两者结合使用可以方便我们进行深度学习任务的开发和可视化。在进行TensorFlow开发时，了解我们的计算机有哪些设备可以用来运行我们的模型是非常重要的，而print(device_lib.list_local_devices())可以输出当前计算机设备的信息，包括CPU、GPU和TPU等设备的详细信息，有助于我们合理地分配设备资源，提高模型训练效率。

示例1

下面是一个简单的示例，演示如何在Jupyter Notebook中使用TensorFlow来输出当前计算机的设备信息。

1. 打开Jupyter Notebook。
2. 在新建的notebook中输入以下代码块，便可输出当前计算机的设备信息，并且可以看到有一个GPU设备：

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

1. 运行代码块，输出会在notebook中显示。

示例2

下面是另一个示例，演示如何在TensorFlow程序中输出当前计算机的设备信息。

1. 在本地新建一个Python文件，将以下代码复制进去：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib

def main():
    print(device_lib.list_local_devices())
    # 此处添加你的TensorFlow代码

if __name__ == '__main__':
    main()

1. 保存文件并执行。控制台会输出当前计算机的设备信息，并且可以看到有一个GPU设备。
2. 在main()函数中添加你的TensorFlow代码。

总结

本文介绍了如何在Jupyter Notebook和TensorFlow程序中，输出当前计算机的设备信息。这对于我们分配计算机设备资源和提高训练效率至关重要。