強制TensorFlow-GPU從命令行使用CPU

我在運行Ubuntu 14.04.4 LTS x64的服務器上安裝了TensorFlow-GPU 1.0.0。強制TensorFlow-GPU從命令行使用CPU

我知道我可以用CUDA_VISIBLE_DEVICES隱藏一個或幾個GPU。有時，我想隱藏所有GPU，以便基於TensorFlow的程序只使用CPU。其結果是，我試圖

[email protected]:/scratch/coding/src$ CUDA_VISIBLE_DEVICES="" python my_script.py

但是這給我的錯誤信息：

E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:509] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE

這裏是ConfigProto我用：

session_conf = tf.ConfigProto(
     device_count={'CPU': 1, 'GPU': 1}, 
     allow_soft_placement=True, 
     log_device_placement=False 
    ) 
sess = tf.Session(config=session_conf)

我知道我可以使用device_count={'GPU': 0}防止基於TensorFlow的程序使用GPU，但我想知道這是否可以在啓動程序時從命令行實現（不需要更改ConfigProto）。

根據文檔，選項allow_soft_placement=True應該讓TensorFlow自動選擇現有和支持的設備，以便在指定的設備不存在的情況下運行操作。

我看到消息的第一反應是CUDA需要至少一個GPU才能成功加載，但我可以在機器上安裝GPU驅動程序並使用TensorFlow-GPU，即使機器沒有GPU。

這裏是my_script.py劇本我使用的測試：

import tensorflow as tf 
a = tf.constant(1, name = 'a') 
b = tf.constant(3, name = 'b') 
c = tf.constant(9, name = 'c') 
d = tf.add(a, b, name='d') 
e = tf.add(d, c, name='e') 

session_conf = tf.ConfigProto(
      device_count={'CPU': 1, 'GPU': 1}, 
      allow_soft_placement=True, 
      log_device_placement=False 
     ) 
sess = tf.Session(config=session_conf) 
print(sess.run([d, e]))

來源

2017-02-23 Franck Dernoncourt

我認爲這實在是一個警告，而不是一個錯誤消息，我一直看到它的事情和工作 –

@YaroslavBulatov謝謝你很高興知道。 –

@YaroslavBulatov順便說一下，歡迎您將您的評論轉換爲答案：Stack up with 0 upvote and 0 answer可能會被自動刪除。 –

我認爲，「E」應該已經是一個「W」或「I」，這只是一個參考消息和不應該影響你的程序的功能

來源

2017-02-25 15:30:10

強制TensorFlow-GPU從命令行使用CPU

回答

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