查看所使用的tensorflow是GPU还是CPU版本

激活tensorflow环境，在python环境中输入：

import os

from tensorflow.python.client import device_lib

os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "99"

if __name__ == "__main__":
    print(device_lib.list_local_devices())

输出：

[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 11034982094171819019
]

说明是CPU版本

改成tensorflow-gpu版本

如果直接conda remove tensorflow,卸载cpu版本的同时，误删了两者同时需要使用的文件，会导致tensorflow-gpu又需要重新下载，相信大家体会过tensorflow的完整下载是多么慢。

解决办法：直接conda install tensroflow-gpu==1.14.0,就把CPU版本的改为GPU版本了
最后查看tensorflow版本：

[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 11034982094171819019
, name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 4825690112
locality {
  bus_id: 1
  links {
  }
}
incarnation: 4309343438696384274
physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce RTX 2060, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 7.5"
]

说明已经改成GPU版本了

在程序跑起来后，CPU占用率下去了，改为GPU完美占用：

也可在cmd输入nvidia-smi查看：