windows檢視GPU佔用率以及GPU未執行原因
1、CPU利用率
進行深度學習時，發現電腦CPU佔用率太高，接近100%，磁碟有時也達到100%。懷疑沒有用GPU進行訓練。
工作管理員中只有CPU、記憶體、磁碟的佔用率情況
2、檢視GPU佔用率
（1）開啟cmd視窗（win+R，再輸入cmd）
（2）在資料夾C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI裡找到檔案nvidia-smi.exe
（3）將檔案拖入cmd視窗，就可以顯示GPU資訊。發現：GPU利用率很低，不到5%。
第一行是版本資訊，第二行是標題欄，第三行就是具體顯示卡資訊了。
GPU：編號，0
Name：顯示卡名，NVS 4200M
TCC/WDDM：WDDM
Fan：風扇轉速，這裡N/A，應該是沒轉
Temp：顯示卡溫度，這裡是66攝氏度
Perf：效能狀態，congP0-P12，P0效能最大，P12最小，這裡是P0
Pwr：能耗，Usage是使用量，Cap是總量
BusId：涉及GPU匯流排
Disp.A：表示GPU的顯示是否已經初始化
Memory-Usage：視訊記憶體使用率，這裡才用很少，5%不到
CPU-Util：GPU利用率
Compute M：計算模式
（4）用GPU-Z工具檢視GPU使用情況：發現負載為0
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綜合nvidia-smi.exe和GPU-Z發現GPU沒有執行。
3、檢視GPU沒有執行的原因
>>> import tensorflow as tf
>>> sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
2018-05-17 15:25:30.744860: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1356] Found device 0 with properties:
name: NVS 4200M major: 2 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.62
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 1.00GiB freeMemory: 826.13MiB
2018-05-17 15:25:30.745094: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1406] Ignoring visible gpu device (device: 0, name: NVS 4200M, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.0. Ignoring visible gpu device (device: 0, name: NVS 4200M, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.0.
2018-05-17 15:25:30.746883: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:923] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2018-05-17 15:25:30.747687: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:929] 0
2018-05-17 15:25:30.748385: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:942] 0: N
Device mapping: no known devices.
2018-05-17 15:25:30.750654: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\direct_session.cc:284] Device mapping:資訊提示：電腦gpu裝置cuda計算能力為2.1，但gpu加速需要的最小cuda計算能力為3.0。