在TensorFlow中，可以通过以下方法来确定代码是在CPU还是GPU上运行：
方法一：使用代码生成
在TensorFlow代码中，可以通过设置session的配置来打印出当前代码是在CPU还是GPU上运行。具体步骤如下：
import tensorflow as tf
# 创建一个session，并设置配置
sess = tf.compat.v1.Session(config=tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True))
# 在代码中添加TensorFlow的操作
# 运行代码
sess.run(...)
在上述代码中，tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True)的参数log_device_placement设置为True，这样TensorFlow会在运行时打印出当前操作是在CPU还是GPU上执行。
方法二：使用TensorFlow的设备管理器
TensorFlow提供了一个设备管理器（Device Manager），可以用来查看当前代码是在CPU还是GPU上运行。具体步骤如下：
import tensorflow as tf
# 创建一个设备管理器
devices = tf.config.experimental.list_physical_devices()
# 遍历设备管理器，打印每个设备的名称和类型
for device in devices:
print(device.name, device.device_type)
运行上述代码，会打印出当前可用的设备名称和类型，从而确定当前代码是在CPU还是GPU上运行。
结论
通过以上方法，我们可以轻松地确定TensorFlow代码是在CPU还是GPU上运行。这对于优化代码和利用硬件资源非常重要，因为GPU通常可以提供更高的计算性能。
原创文章，作者：SD中文网，如若转载，请注明出处：https://www.stablediffusion-cn.com/ai-js/2967.html
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