tf.test.is_gpu_available

Возвращает значение, определяющее, может ли TensorFlow получить доступ к графическому процессору. (устарело)

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.test.is_gpu_available

tf.test.is_gpu_available(
    cuda_only=False, min_cuda_compute_capability=None
)

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))

Аргументы
`cuda_only`	ограничить поиск устройствами CUDA.
`min_cuda_compute_capability`	пара (major,minor), указывающая минимальную необходимую вычислительную способность CUDA, или None, если требования отсутствуют.

Обратите внимание, что имя ключевого аргумента "cuda_only" вводит в заблуждение (поскольку функция вернёт true, когда устройство графического процессора доступно, независимо от того, была ли TF скомпилирована с поддержкой CUDA или ROCm. Однако никаких изменений здесь не производится, так как

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

++ Добавление эквивалента "rocm_only" потребует проверки типа сборки. В свою очередь, это потребует того же для CUDA и, следовательно, потенциально нарушит обратную совместимость.

++ Добавление нового "cuda_or_rocm_only" не нарушит обратную совместимость, но потребует большинству (если не всем) вызывающим сторонам обновить вызов, чтобы использовать "cuda_or_rocm_only" вместо "cuda_only".

Возвращаемое значение
True, если устройство графического процессора требуемого типа доступно.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/test/is_gpu_available