[解決済み] pythonシェルからtensorflowがGPUアクセラレーションを使用しているかどうかを確認する方法は？

質問

私は、2番目の回答を使って、ubuntu 16.04にtensorflowをインストールしました。 こちら をubuntuに内蔵されているapt cudaのインストールと一緒にインストールしました。

今、私の質問は、tensorflowが本当にgpuを使用しているかどうかをどのようにテストすることができますか？私はgtx 960m gpuを持っています。私が import tensorflow これは出力です

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcublas.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcufft.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcurand.so locally

この出力は、tensorflowがGPUを使用しているかどうかをチェックするのに十分ですか？

どのように解決するのですか？

グラフのノードが異なるデバイス上にある可能性があるため、quot;オープンCUDAライブラリ"では十分な判断ができないのだと思います。

tensorflow2 を使用する場合。

print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

tensorflow1の場合、どのデバイスが使われているかを調べるには、以下のようにログデバイスの配置を有効にします。

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

このような出力があるかどうか、コンソールで確認してください。