具有Tensorflow后端的Keras可以随意使用CPU或GPU吗？
发布于2019-08-23 14:43 阅读(990) 评论(0) 点赞(17) 收藏(2)
我在Keras上安装了Tensorflow后端和CUDA。我想有时需要强迫Keras使用CPU。这可以在没有在虚拟环境中安装单独的CPU Tensorflow的情况下完成吗？如果是这样的话？如果后端是Theano，可以设置标志，但我还没有听说过可通过Keras访问的Tensorflow标志。
解决方案
如果你想强迫Keras使用CPU
方式1
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # see issue #152
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""在导入Keras / Tensorflow之前。
方式2
运行您的脚本
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES="" ./your_keras_code.py也可以看看
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作者：黑洞官方问答小能手
链接：https://www.pythonheidong.com/blog/article/54998/1ecc9949a33625f1ed74/
来源：python黑洞网
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---无人问津也好，技不如人也罢，你都要试着安静下来，去做自己该做的事，而不是让内心的烦躁、焦虑，坏掉你本来就不多的热情和定力