如何检查 TensorFlow 是否在您的电脑上运行

TensorFlow 是一个流行的开源机器学习框架，它经常在深度学习项目中使用。但是，可能会遇到一些问题，例如 TensorFlow 安装不正确或未正确运行。在本文中，我们将介绍如何检查 TensorFlow 是否在您的电脑上运行。

步骤 1：检查 TensorFlow 是否已安装

在命令行中运行以下命令：

import tensorflow as tf

如果 TensorFlow 已正常安装，它将不会显示任何错误信息并输出版本号。例如：

$ python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
2021-05-07 14:31:44.632714: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library libcudart.so.11.0
tf.Tensor(-139.87569, shape=(), dtype=float32)

如果您的命令行中未显示任何错误消息，并且您看到类似于 tf.Tensor(-139.87569, shape=(), dtype=float32) 的输出，则表示 TensorFlow 已正确安装。

如果命令行中出现任何错误消息，请检查是否正确安装了 TensorFlow。请参阅 TensorFlow 官方文档了解如何安装 TensorFlow。

步骤 2：检查 CUDA 和 cuDNN 是否已安装（可选）

如果您使用的是 TensorFlow GPU 版本，则需要安装 NVIDIA CUDA 和 cuDNN 库。您可以在命令行中运行以下命令来检查是否已正确安装这些库：

import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

如果 CUDA 和 cuDNN 已正确安装，它们将不会显示任何错误信息，并输出您的 GPU 设备列表。例如：

[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]

如果命令行中出现任何错误消息，请检查是否正确安装了 CUDA 和 cuDNN。请参阅 NVIDIA 的官方文档以了解如何安装这些库。

确保要按照 TensorFlow 版本要求中所需的 CUDA 和 cuDNN 版本，否则将无法正常运行。

结论

检查 TensorFlow 是否在您的电脑上运行很简单，只需要运行上述命令，根据输出可以确定 TensorFlow 是否正确安装和配置。如果您遇到任何问题，请查看 TensorFlow 官方文档或社区支持。