tensorflow相关配置

本文详细介绍了如何在Google深度学习框架TensorFlow中配置GPU和CPU进行训练。通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,可以灵活地选择使用特定编号的GPU或仅使用CPU进行计算任务,实现资源的有效利用。

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

<tensorflow实战google深度学习框架>

都使用GPU进行训练

​ 没运行一个程序时使用设置不同的 CUDA_VISIBLE_DEVICES ,在执行程序前先运行export CUDA_VISIBLE_DEVICES = 0,表示指定编号为0的GPU给程序,然后运行程序。在要执行第二个程序的使用 export CUDA_VISIBLE_DEVICES = 1指定另外一个GPU给程序

GPU和CPU同时训练

​ 在想让程序只在CPU上运行时,使用export CUDA_VISIBLE_DEVICES ="" 指定空,这样运行的程序就只在 CPU中,而不会影响GPU

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