验证tensorflow-GPU,cuda,cudnn配置是否成功

import tensorflow as tf

tensorflow_version = tf.__version__
gpu_available = tf.test.is_gpu_available()

print('tensorflow version:',tensorflow_version, '\tGPU available:', gpu_available)

a = tf.constant([1.0, 2.0], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0], name='b')
result = tf.add(a,b, name='add')
print(result)
GitHub 加速计划 / te / tensorflow
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一个面向所有人的开源机器学习框架
最近提交(Master分支:2 个月前 )
a49e66f2 PiperOrigin-RevId: 663726708 2 个月前
91dac11a This test overrides disabled_backends, dropping the default value in the process. PiperOrigin-RevId: 663711155 2 个月前
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