Tensorflow强制使用CPU

Tensorflow强制使用CPU

对于Tensorflow,声明Session的时候加入device_count={‘cpu’:0}即可,代码如下:

import tensorflow as tf 
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(device_count={'cpu':0}));

第2种是使用CUDA_VISIBLE_DEVICES命令行参数,代码如下:

CUDA_VISIBLE_DEVICES="" python3 train.py

网上还有说直接改环境变量的
第2种是使用CUDA_VISIBLE_DEVICES命令行参数,代码如下:

CUDA_VISIBLE_DEVICES="" 

这个还没尝试

### 如何检查 TensorFlow 运行时使用的硬件资源 #### 检查方法概述 为了确认 TensorFlow 是否正在使用 GPU 或 CPU,可以通过多种方式验证当前环境中的硬件资源分配情况。以下是几种常见的检测手段。 --- #### 方法一:通过 Python 脚本打印设备信息 TensorFlow 提供了一个内置函数 `tf.config.list_physical_devices` 来列出可用的物理设备。此方法适用于 TensorFlow 2.x 版本[^1]。 ```python import tensorflow as tf # 列出所有可用的 GPU 设备 gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU') if gpus: print(f"Detected {len(gpus)} GPU(s):") for gpu in gpus: print(gpu) else: print("No GPUs detected, using CPU.") ``` 上述脚本会显示系统中是否有可用的 GPU,并提供其详细信息。如果没有检测到任何 GPU,则表明 TensorFlow 正在使用 CPU[^2]。 --- #### 方法二:利用日志输出确认运行模式 当启动 TensorFlow 程序时,默认情况下它会在控制台输出有关所选计算设备的日志消息。这些日志可以帮助判断程序是在使用 CPU 还是 GPU。例如: ``` 2023-xx-xx xx:xx:xx.xxx INFO Device mapping: /job:localhost/replica:0/task:0/device:XLA_GPU:0 -> device: XLA_GPU device (computed) ... ``` 如果未看到类似的 GPU 日志记录,则意味着 TensorFlow 当前仅依赖于 CPU[^4]。 --- #### 方法三:借助命令行工具查询已安装包版本 有时也可以通过检查环境中安装的具体 TensorFlow 包来初步推测其支持哪种硬件加速形式。比如,在 Conda 或 Pip 中执行以下指令可获取相关信息: ```bash pip list | grep tensorflow ``` 或者对于 Conda 用户而言, ```bash conda list | findstr tensorflow ``` 假如返回的结果里包含了 `tensorflow-gpu` 字样而非单纯的 `tensorflow` ,那么理论上该实例应该优先尝试加载 GPU 支持的功能模块[^3]。 --- #### 方法四:强制指定特定设备测试性能差异 还可以编写一小段代码手动设定运算发生在哪个具体的处理器上,以此对比不同设置下的表现差距从而间接得知实际采用何种路径完成任务处理工作流如下所示: ```python import tensorflow as tf import time def measure_performance(device_name='/cpu:0'): with tf.device(device_name): a = tf.random.normal([10000, 10000]) b = tf.random.normal([10000, 10000]) start_time = time.time() c = tf.matmul(a, b) end_time = time.time() duration = end_time - start_time return f"{device_name} took {duration:.2f}s" print(measure_performance('/cpu:0')) # 测试CPU速度 print(measure_performance('/gpu:0')) # 如果存在多个GPU,请调整索引号 ``` 这段示例分别测量了矩阵乘法操作在单独启用 CPU 和 GPU 的情形下所需耗费的时间长短,进而帮助理解哪一种架构更高效地服务于现有应用程序需求. ---
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