防止TensorFlow訪問GPU？

Question

有沒有辦法純粹在CPU上運行TensorFlow。我的機器上的所有內存都由運行TensorFlow的單獨進程佔用。我試圖將per_process_memory_fraction設置爲0，但未成功。

Answer 1

看看這個question或這個answer。

總之，您可以添加這段代碼：

import os 
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"  
import tensorflow as tf 

編輯： 引用此comment，與CUDA_VISIBLE_DEVICES環境變量打是一個（如果不是）去，只要你有GPU-方式tensorflow已經安裝，你不想在所有的GPU卡上使用。

您希望導出CUDA_VISIBLE_DEVICES =或者是帶有非GPU TensorFlow的virtualenv。參見：＃2175（評論）

Answer 2

您可以通過爲0的GPU極限開擴會話中使用的CPU只：

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(device_count={'GPU': 0})) 

詳情請參閱https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/ConfigProto。

它適用於@Nicolas的證明：

在Python寫：

import tensorflow as tf 
sess_cpu = tf.Session(config=tf.ConfigProto(device_count={'GPU': 0})) 

然後在終端：

nvidia-smi 

你會看到類似這樣的：

+-----------------------------------------------------------------------------+ 
| Processes:              GPU Memory | 
| GPU  PID Type Process name        Usage  | 
|=============================================================================| 
| 0  24869 C /.../python     99MiB      | 
+-----------------------------------------------------------------------------+ 

然後重複過程： 在Python寫：

import tensorflow as tf 
sess_gpu = tf.Session() 

然後在終端：

nvidia-smi 

你會看到類似這樣的：

+-----------------------------------------------------------------------------+ 
| Processes:              GPU Memory | 
| GPU  PID Type Process name        Usage  | 
|=============================================================================| 
| 0  25900 C /.../python         5775MiB | 
+-----------------------------------------------------------------------------+