Tensorflow -使用CPU版本

Question

我在我的anaconda基础环境中安装了tensorflow包。我注意到从2.1版开始，它同时包含CPU和GPU软件包。现在，在导入时，语法将保持不变，即import tensorflow as tf

但如果我只想使用CPU版本(当网络较小且在GPU上运行可能较慢时)或GPU版本(对于其余部分)，我如何指定？

Answer 1

在进行计算时，只选择适当的设备似乎更简单。它可以像this一样完成

# Place tensors on the CPU
with tf.device('/CPU:0'):
  a = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
  b = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]])
  c = tf.matmul(a, b)

print(c)

为了获得适合您的情况的正确/CPU:0字符串，请使用tf.config.experimental.list_physical_devices('CPU')。它将返回一个包含正确设备名称的列表。

你也可以在运行你的代码之前，在ubuntu终端中执行export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""。它将阻止使用任何GPU资源。参见this answer。