如何使用list_local_devices()方法检查本地设备列表

list_local_devices() 是 TensorFlow 中的一个函数，用于列出当前机器上的本地设备列表。通过该方法，可以查看机器上可用的 CPU、GPU等硬件设备。下面是一个使用 list_local_devices() 方法的例子：

import tensorflow as tf

def list_devices():
    local_devices = tf.config.list_local_devices()
    
    for device in local_devices:
        print(f"Device name: {device.name}")
        print(f"Device type: {device.device_type}")
        if 'GPU' in device.name:
            print(f"GPU memory: {tf.test.gpu_device_info()[0]['memory_total']}
")
        
if __name__ == "__main__":
    list_devices()

运行上述代码，将会输出本机上可用的设备信息。下面是一个范例输出：

Device name: /physical_device:CPU:0
Device type: CPU

Device name: /physical_device:GPU:0
Device type: GPU
GPU memory: 8116 MiB

输出结果中包含了设备名称和设备类型。如果机器上有 GPU 设备，则额外输出了 GPU 的显存大小（以 MiB 为单位）。

该函数定义了一个名为 list_devices() 的方法，无参数传入。在方法内部，通过调用 tf.config.list_local_devices() 获取当前机器上的本地设备列表。

然后，通过遍历 local_devices，依次打印每个设备的名称和设备类型。注意，如果设备名称中包含 "GPU" 字符串，则通过调用 tf.test.gpu_device_info() 获取 GPU 显存大小，并打印出来。

最后，通过在 main 函数中调用 list_devices()，可以执行函数并打印设备信息。

利用 list_local_devices() 方法，可以方便地检查机器上的本地设备列表，并在需要时查询 GPU 显存信息等。