阻止TensorFlow访问GPU？ [复制]

Question

有没有办法完全在 CPU 上运行 TensorFlow。我机器上的所有内存都被一个运行 TensorFlow 的单独进程占用。我尝试将 per_process_memory_fraction 设置为 0，但未成功。

Answer 1

看看这个question 或这个answer。

总结一下，你可以添加这段代码：

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

只要您安装了 GPU-tensorflow 并且您不想使用任何 GPU，使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量就是 if not the way 之一。

您想要export CUDA_VISIBLE_DEVICES= 或者使用带有非 GPU 安装的 TensorFlow 的 virtualenv。

Answer 2

您可以通过打开 GPU 限制为 0 的会话来仅使用 CPU：

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

更多详情请见https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/ConfigProto。

证明它适用于@Nicolas：

在 Python 中，编写：

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

然后在终端中：

nvidia-smi

你会看到类似的东西：

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

然后重复这个过程： 在 Python 中，编写：

import tensorflow as tf
sess_gpu = tf.Session()

然后在终端中：

nvidia-smi

你会看到类似的东西：

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