tensorflow-gpu 指定cpu运行

最新推荐文章于 2025-06-16 08:51:45 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-16 08:51:45 发布 · 276 阅读

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本文介绍了一种通过Python代码禁用GPU的方法。通过设置环境变量，可以有效地将CUDA_VISIBLE_DEVICES设为-1，从而确保程序不使用任何GPU资源。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

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Win11极速安装Tensorflow-gpu+CUDA+cudnn(含视频)

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抠头助手的博客

08-13

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1.Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor2.Python TensorFlow深度神经网络回归：keras.Sequential3.Python实现随机森林RF并对比自变量的重要性4.Python实现类别变量的独热编码（One-hot Encoding）5.MATLAB人工神经网络ANN代码6.MATLAB实现随机森林（RF）回归与自变量影响程度分析7.Python绘制神经网络模型图8.随机森林RF模型超参数的优化：Python实现9.

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由于某些原因GPU版的TensorFlow运行起来会出现一些问题，比如内存溢出等情况。此时我们可以用CPU和系统内存来运行我们的程序。代码如下： import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"将以上三行代码放入程序首部即可。-------...

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tensorflow-gpu 在Windows 10上使用TensorFlow（GPU）训练多个对象的对象检测分类器

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