tf.test.is_gpu_available

Возвращает, доступна ли TensorFlow для использования GPU. (устарело)

tf.test.is_gpu_available(
    cuda_only: bool = False,
    min_cuda_compute_capability: Optional[tuple[int, int]] = None
) -> bool

Например,

>>> gpu_available = tf.test.is_gpu_available()
>>> is_cuda_gpu_available = tf.test.is_gpu_available(cuda_only=True)
>>> is_cuda_gpu_min_3 = tf.test.is_gpu_available(True, (3,0))

Обратите внимание, что имя ключевого аргумента "cuda_only" вводящее в заблуждение (поскольку функция вернёт true, когда доступно устройство GPU, независимо от того, была ли TF скомпилирована с поддержкой CUDA или ROCm. Однако здесь нет изменений, потому что:

++ Изменение имени "cuda_only" на что-то более общее нарушит обратную совместимость.

++ Добавление эквивалентного "rocm_only" потребует проверки типа компиляции. Это, в свою очередь, потребовало бы того же для CUDA и, таким образом, потенциально нарушило бы обратную совместимость.

++ Добавление нового "cuda_or_rocm_only" не нарушит обратную совместимость, но потребует от большинства (если не всех) вызывающих сторон обновить вызов, чтобы использовать "cuda_or_rocm_only" вместо "cuda_only".