防止TensorFlow访问GPU？

Question

有没有办法纯粹在CPU上运行TensorFlow。我的机器上的所有内存都由运行TensorFlow的单独进程占用。我试图将per_process_memory_fraction设置为0，但未成功。

Answer 1

看看这个question或这个answer。

总之，您可以添加这段代码：

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

编辑： 引用此comment，与CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量打是一个（如果不是）去，只要你有GPU-方式tensorflow已经安装，你不想在所有的GPU卡上使用。

您希望导出CUDA_VISIBLE_DEVICES =或者是带有非GPU TensorFlow的virtualenv。参见：＃2175（评论）

Answer 2

您可以通过为0的GPU极限开扩会话中使用的CPU只：

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

详情请参阅https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/ConfigProto。

它适用于@Nicolas的证明：

在Python写：

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

然后在终端：

nvidia-smi 

你会看到类似这样的：

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

然后重复过程： 在Python写：

import tensorflow as tf 
sess_gpu = tf.Session() 

然后在终端：

nvidia-smi 

你会看到类似这样的：

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