Python中list_local_devices()函数的介绍及用法示例

list_local_devices()函数是tensorflow中的一个方法，用于列出本地计算机上的所有可用计算设备。

该函数没有参数，并且返回一个包含可用设备的列表。每个设备都是一个tf.config.LogicalDevice对象，包含设备的名称和设备类型。

可以通过以下示例来了解该函数的用法：

import tensorflow as tf

devices = tf.config.list_local_devices()
for device in devices:
    print("Device name:", device.name)
    print("Device type:", device.device_type)

这个示例将打印出本地计算机上的所有可用设备的名称和设备类型。可能的设备类型包括"CPU"、"GPU"和"TPU"等。

例如，如果本地计算机上有一个CPU和一个GPU，则可以得到以下输出：

Device name: /device:CPU:0
Device type: CPU

Device name: /device:GPU:0
Device type: GPU

可以使用list_local_devices()函数进一步控制模型训练或推理过程在哪个设备上进行。例如，可以将模型放在GPU上进行训练，以加快训练速度。

import tensorflow as tf

devices = tf.config.list_local_devices()
gpu_devices = [d for d in devices if d.device_type == 'GPU']
if len(gpu_devices) > 0:
    print("Training on GPU")
    with tf.device(gpu_devices[0].name):
        # 在这里构建和训练模型
else:
    print("No GPU found, training on CPU")
    # 在这里构建和训练模型

在上面的示例中，首先通过过滤出设备类型为'GPU'的设备来检查是否有GPU可用。如果有GPU可用，则使用 tf.device() 来将运算置于 个可用GPU上。

list_local_devices()函数是一个方便的方法，可用于在tensorflow中检查本地计算机上的可用设备，并根据需要进行相应的配置和使用。