返回对主机运行时可见的物理设备列表。
用法
tf.config.list_physical_devices(
device_type=None
)
物理设备是存在于主机上的硬件设备。默认情况下,所有发现的 CPU 和 GPU 设备都被视为可见。
此 API 允许在运行时初始化之前查询物理硬件资源。因此,有机会调用任何其他配置 API。这与 tf.config.list_logical_devices
不同,后者触发运行时初始化以列出已配置的设备。
以下示例列出了主机上可见 GPU 的数量。
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
print("Num GPUs:", len(physical_devices))
Num GPUs:...
但是,由于将某些设备标记为不可见或配置了多个逻辑设备,在运行时初始化期间,运行时可用的 GPU 数量可能会发生变化。
相关用法
- Python tf.config.list_logical_devices用法及代码示例
- Python tf.config.experimental.get_memory_usage用法及代码示例
- Python tf.config.get_logical_device_configuration用法及代码示例
- Python tf.config.experimental.get_memory_info用法及代码示例
- Python tf.config.run_functions_eagerly用法及代码示例
- Python tf.config.experimental.enable_tensor_float_32_execution用法及代码示例
- Python tf.config.experimental_connect_to_cluster用法及代码示例
- Python tf.config.experimental.set_memory_growth用法及代码示例
- Python tf.config.experimental_connect_to_host用法及代码示例
- Python tf.config.set_visible_devices用法及代码示例
- Python tf.config.set_logical_device_configuration用法及代码示例
- Python tf.config.experimental.enable_op_determinism用法及代码示例
- Python tf.config.get_visible_devices用法及代码示例
- Python tf.config.experimental.get_device_details用法及代码示例
- Python tf.config.experimental.ClusterDeviceFilters用法及代码示例
- Python tf.config.experimental.reset_memory_stats用法及代码示例
- Python tf.config.experimental.get_memory_growth用法及代码示例
- Python tf.concat用法及代码示例
- Python tf.convert_to_tensor用法及代码示例
- Python tf.constant_initializer.from_config用法及代码示例
注:本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.config.list_physical_devices。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。