用服务器跑代码，怎么看用的是不是服务器的gpu

<think>好的，用户想知道如何验证他们的PyTorch或TensorFlow代码是否在服务器上使用了GPU。首先，我需要回忆这两个框架中检查GPU使用的方法。 对于TensorFlow，我记得可以通过查看可用的GPU设备列表。比如，使用`tf.config.list_physical_devices('GPU')`，如果返回非空列表，说明GPU可用。用户可能需要安装正确版本的CUDA和cuDNN，并且确保TensorFlow的GPU版本已安装，如引用[1]提到的安装tensorflow-gpu==2.5.0的情况。此外，运行时的日志信息也可能显示GPU的使用情况，可以通过设置环境变量`TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=0`来启用详细日志。 然后是PyTorch的处理方式。PyTorch中可以使用`torch.cuda.is_available()`来检查CUDA是否可用，同时`torch.cuda.device_count()`可以查看可用的GPU数量。运行模型时，需要将张量和模型显式移动到GPU上，比如使用`.to('cuda')`，这样才能利用GPU进行计算。 另外，用户可能还关心如何在代码运行时监控GPU的使用情况。这里可以推荐使用命令行工具如`nvidia-smi`（适用于NVIDIA显卡），或者`gpustat`这样的第三方库来实时查看GPU的使用率和内存占用。对于TensorFlow，还可以使用TensorBoard来监控设备放置情况，如引用[2]提到的TensorBoard工具。 需要确保用户的环境配置正确，比如正确安装了GPU驱动、CUDA工具包以及框架对应的GPU版本。如果用户遇到问题，可能需要检查这些依赖是否安装正确，或者是否因为版本不兼容导致无法识别GPU。 最后，整理步骤，分框架说明，并给出示例代码和命令，确保用户能够一步步验证。同时，提醒用户注意环境配置和常见问题，比如驱动版本或框架版本不匹配的情况。</think>### 验证GPU使用的方法（PyTorch/TensorFlow） #### **1. TensorFlow 验证步骤** - **检查GPU设备列表**： ```python import tensorflow as tf print("可用GPU设备:", tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` 若输出包含GPU信息（如`/device:GPU:0`），则GPU已启用[^1]。 - **查看运行日志**： ```bash # Linux/Windows 设置环境变量 export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=0 # Linux set TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=0 # Windows ``` 运行代码后，若日志显示`Adding visible gpu devices`，则GPU正在使用[^1]。 - **显式指定GPU**： ```python with tf.device('/GPU:0'): # 在此范围内运行计算任务 a = tf.constant([1.0], dtype=tf.float32) print(tf.math.sqrt(a)) ``` #### **2. PyTorch 验证步骤** - **检查CUDA是否可用**： ```python import torch print("CUDA可用:", torch.cuda.is_available()) print("GPU数量:", torch.cuda.device_count()) print("当前GPU:", torch.cuda.current_device()) print("GPU名称:", torch.cuda.get_device_name(0)) ``` - **手动分配GPU资源**： ```python device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") tensor = torch.randn(3,3).to(device) # 将数据显式转移到GPU model = YourModel().to(device) # 将模型显式转移到GPU ``` #### **3. 通用系统级监控** - **命令行工具（NVIDIA GPU）**： ```bash nvidia-smi # 实时监控GPU使用率、显存占用等 watch -n 1 nvidia-smi # 每秒刷新一次（Linux） ``` 若进程列表中显示Python进程占用GPU资源，则代码正在使用GPU。 - **第三方库监控**： ```bash pip install gpustat gpustat -i # 动态显示GPU状态 ``` #### **常见问题排查** 1. **驱动与框架版本不匹配** - 检查CUDA版本：`nvcc --version` - 确保PyTorch/TensorFlow的GPU版本与CUDA版本兼容（如TensorFlow 2.5需CUDA 11.2）[^2]。 2. **显存不足导致回退到CPU** - 使用`nvidia-smi`观察显存占用，必要时释放未使用的资源。 --- ###