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Keras TensorflowバックエンドがGPUまたはCPUバージョンであるかどうかを確認する方法

Tensorflowをインストールするとき、GPUまたはCPUバージョンをインストールすることを理解しています。どれがインストールされているかを確認するにはどうすればよいですか（Linuxを使用しています）。

GPUバージョンがインストールされている場合、GPUが利用できない場合、またはGPUがエラーをスローする場合、CPU上で自動的に実行されますか？また、GPUが使用可能な場合、GPU上で実行されるように設定する必要がある特定のフィールドまたは値はありますか？

tensorflowkeras
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matchifang

また、Kerasバックエンド機能を使用して確認できます。

from keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()

これをKeras（2.1.1）でテストします

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Bumseok

ドキュメント によると。

TensorFlowまたはCNTKバックエンドで実行している場合、利用可能なGPUが検出されると、コードはGPUで自動的に実行されます。

すべてのデバイスがテンソルフローで使用されているものを確認するには-

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

また、 この回答 で提案されているとおり

import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

これは、テンソルフローがCPUバックエンドを使用しているかGPUバックエンドを使用しているかを表示します。 jupyter Notebookでこのコマンドを実行している場合は、ノートブックを起動したコンソールを確認してください。

テンソルフローのGPUバージョンをインストールしたかどうかに疑問がある場合。 gipバージョンはpip経由でインストールできます。

pip install tensorflow-gpu

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markroxor