Tensorflow-GPU禁用GPU设置（CPU与GPU速度对比）

最新推荐文章于 2025-05-16 12:59:46 发布
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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c13232906050/article/details/83505563
本文介绍了一种在TensorFlow中禁用GPU的方法，并通过一个简单测试比较了GPU与CPU的性能差异。测试结果显示，在特定任务下，GPU比CPU快5秒。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Ubuntu16.04下安装Tensorflow-gpu
boom的博客
01-10 1831
电脑配置及环境如下： Ubuntu的版本：cat /etc/issue，Ubuntu 16.04.5 Ubuntu的系统位数：sodu uname –m，X86_64 GPU：GeForce GTX 750 ti 显卡驱动版本：NVIDIA-Linux-x86_64-390.87 cuda版本：cuda_8.0.61_375.26_linux cudnn版本：cudnn-8.0-linux-x64...
Tensorflow对比AlexNet的CPU和GPU运算效率
hiudawn
04-07 4652
表示我根本没有GPU
详解tensorflow2.x版本无法调用gpu的一种解决方法
09-16
主要介绍了详解tensorflow2.x版本无法调用gpu的一种解决方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
tensorflow禁用GPU
weixin_44614983的博客
07-23 1203
代码】tensorflow禁用GPU。
如何使用WSL2搭建基于Tensorflow GPU的深度学习环境？
cda2024的博客
05-16 790
相信我，这不仅能让你更高效地进行实验和开发，还能为你的职业生涯增添不少亮点，特别是在追求成为。WSL2是一个相对较新的功能，因此你需要确保操作系统是最新的。Ubuntu是最受欢迎的选择之一，它拥有强大的社区支持以及良好的兼容性。数据分析师不仅需要扎实的专业知识，还需要具备解决实际问题的能力一样，搭建这样一个高效的深度学习环境同样离不开细致入微的操作和不断积累的经验。数据分析师不仅需要扎实的专业知识，还需要具备解决实际问题的能力一样，搭建这样一个高效的深度学习环境同样离不开细致入微的操作和不断积累的经验。
TensorFlow禁用GPU和动态分配显存
天边一坨浮云
06-03 1058
TensorFlow禁用GPU和动态分配显存
tensorflow 禁止调用gpu
weixin_45747396的博客
11-22 869
tensorflow 禁止gpu加速
禁用gpu首选
kyle1314608的博客
07-23 1404
import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fr...
使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)
09-16
本文将深入探讨如何在TensorFlow中禁用GPU，并比较CPU与GPU在执行相同任务时的速度差异。 首先，禁用GPU设置的关键在于设置环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`。在导入TensorFlow库之前，可以使用Python的`os`模块来...
Ubuntu16下搭建tensorflow-gpu环境
11-26
### Ubuntu16下搭建TensorFlow-GPU环境详细指南 #### 一、背景介绍与环境配置需求 本篇文章将详细介绍如何在Ubuntu 16.04系统下搭建支持GPU的TensorFlow环境。对于需要进行深度学习模型训练的用户来说，GPU的支持...
tensorflow-gpu-install-ubuntu-16.04：针对Ubuntu 16.04的Tensorflow GPU安装说明-深度学习
02-06
通过以上步骤，你已经在Ubuntu 16.04上成功安装了TensorFlow GPU版本，现在可以开始享受深度学习带来的速度提升。记住，确保在进行模型训练前，更新你的NVIDIA驱动和CUDA/CuDNN到最新稳定版本，以充分利用GPU性能。...
禁用GPU版本TensorFlow，切换到CPU版本TensorFlow。
weixin_30266829的博客
07-22 1140
#禁用gpu版本TensorFlow，因为CUDA号码从0开始，这里直接让CUDA使用-1的GPU，自然就无法使用gpu了。 代码前面加入： import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" import tensorflow as tfEnvironment Variable Syntax ResultsCUDA_VIS...
tensorflow-gpu版禁用GPU
Mr番茄蛋的博客
06-17 4962
如果安装了tensorflow-gpu版，但是在测试时只想用cpu版本，可以作如下修改： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" import tensorflow as tf
禁止keras预分配GPU内存
BrownWong的专栏
01-16 1436
keras使用theano或者tensorflow作为后端时，都会预分配GPU内存，即先占满当前GPU的所有内存，而你使用nvidia-smi显示的就是预分配的GPU内存，往往是满的。如果你不想要程序预分配内存，即需要多少内存就动态分配多少内存时，你就需要如下设置：import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as K
Python机器学习——Anaconda+tensorflow（gpu）安装步骤和常见问题
APguantou的博客
04-17 2797
本人大数据专业，最近在学习机器学习，想用自己的电脑跑程序，因此想研究一下tenforflow的使用。
tf2.x怎么禁用gpu
weixin_35756624的博客
01-09 403
你可以使用 tf.config.set_visible_devices 来禁用 GPU。例如： import tensorflow as tf # 禁用所有 GPU tf.config.set_visible_devices([], 'GPU') # 禁用某个特定的 GPU tf.config.set_visible_devices([], 'GPU:0') 这里的 'GPU' 表示所有 G...
Keras以及Tensorflow强制使用CPU，GPU
热门推荐
mjiansun的专栏
08-23 4万+
Keras如果是使用Theano后端的话，应该是自动不使用ＧＰＵ只是用ＣＰＵ的，启动ＧＰＵ使用Theano内部命令即可。  对于Tensorflow后端的Keras以及Tensorflow会自动使用可见的ＧＰＵ，而我需要其必须只运行在ＣＰＵ上。网上查到三种方法，最后一种方法对我有用，但也对三种都做如下记录： 使用tensorflow的 with tf.device('/cpu:0'):函数。简单...
TensorFlow（5）：使用tensorflow-gpu版本测试下学习速度，cpu（3分钟） vs gpu（4秒），还是gpu快
freewebsys的专栏
07-30 2万+
使用gpu进行优化还是不错的。 速度超级快，4 秒就行，要是cpu的还要跑个3 分钟。 现在看来在windows 上面开发个 tensorlfow的代码还可以。 除了编译，要用还行，同样的安装cuda，cudnn 在 linux上面也是类似的。 优化还是很方便的。以后学习起来就方便多了。
5060 tensorflow-gpu
最新发布
07-08
错误代码 `5060` 并非一个常见的 TensorFlow 错误代码，也没有直接与 `tensorflow-gpu` 相关的官方定义。因此，该错误可能并非来自 TensorFlow 本身，而是操作系统、网络层、CUDA 驱动或某些第三方库引发的问题。 在使用 `tensorflow-gpu` 的过程中，用户通常会遇到以下几类问题： ### 1. **GPU 不可用或初始化失败** 常见表现包括： - `Failed to initialize GPU` 或 `Could not find cuda drivers on your machine` - `Internal: Could not load cuDNN library` 这些问题通常与 CUDA 和 cuDNN 的版本不匹配有关。例如，在引用[2]中提到显卡型号（如 RTX 4060）要求特定版本的 CUDA（如 11.x），而安装了较低版本（如 CUDA 10.1）会导致兼容性问题[^2]。 解决方法包括： - 确保所安装的 `tensorflow-gpu` 版本与 CUDA 和 cuDNN 兼容。 - 使用 `conda install tensorflow-gpu==x.x.x` 安装时，会自动安装对应的 CUDA 工具包[^1]。 - 手动下载并安装正确的 CUDA Toolkit 与 cuDNN，并将其路径添加到系统环境变量中。 ### 2. **DLL 文件缺失或模块加载失败** 在 Windows 上运行 `tensorflow-gpu` 时，可能会遇到如下错误： - `ImportError: DLL load failed while importing _pywrap_tensorflow_internal` - `The specified module could not be found` 这些错误通常是因为缺少必要的 Visual C++ 运行库或未正确设置环境变量。此外，引用[4]指出，当安装的 `tensorflow-gpu` 版本与 Python 版本不兼容时，也会导致此类问题[^4]。 解决办法： - 安装 Microsoft Visual C++ Redistributable 包（2015–2022）。 - 使用 `.whl` 文件手动安装特定版本的 TensorFlow，例如 `tensorflow-1.9.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl`，确保其与当前 Python 版本一致[^4]。 - 检查 `PATH` 环境变量是否包含 CUDA 和 cuDNN 的 `bin` 路径。 ### 3. **多版本冲突** 如果在同一环境中安装了多个版本的 `tensorflow-gpu`，可能导致依赖冲突或无法导入模块。引用[3]提到了同时安装 `tensorflow-gpu 1.14` 和 `tensorflow-gpu 2.4` 的情况，这需要使用虚拟环境来隔离不同版本[^3]。 推荐做法： - 使用 Conda 创建独立环境： ```bash conda create -n tf1 python=3.6 conda activate tf1 conda install tensorflow-gpu==1.14 ``` ### 4. **设备不可用或被禁用** 有时即使 GPU 可用，也可能因为配置不当导致 TensorFlow 无法识别： ```python import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) ``` 若返回 `False`，则说明 GPU 未被启用。引用[2]提到一种情况是即使安装了正确的 CUDA，但显卡驱动不支持当前 CUDA 版本，仍会导致 GPU 不可用[^2]。 解决方案： - 更新 NVIDIA 显卡驱动至最新版本。 - 根据显卡型号（如 30 系列）选择支持的 CUDA 版本（如 11.2+）。 - 使用 `tf.config.set_visible_devices([], 'GPU')` 强制切换回 CPU 运行作为临时解决方案[^2]。 ---
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