PlaidML，cpu与gpu之间的切换

Question

我写了一些深入的学习代码，我使用tensorflow-gpu库使用我的NVIDIA卡。如果我想使用CPU，我可以编写os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"。

现在，我编写的代码也必须与AMD卡一起工作。

因此，我已经切换到PlaidML，它可以用于NVIDIA和AMD卡。如何在不进入终端和使用plaidml-setup的情况下切换到CUP

我考虑更改文件.plaidml，它存储配置(GPU或CPU)，但没有成功。

Answer 1

在plaidml库中，有一个名为plaidmlsetup的python文件，可用于更改cpu和gpu。