禁用gpu首选

本文介绍了如何在TensorFlow中配置GPU资源,通过设置环境变量和调整配置参数来控制GPU内存的使用比例,确保程序能够高效运行。此外还提供了将设备从GPU切换到CPU的方法。

import os
os.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_fraction =1 # 占用40%显存
# sess = tf.Session(config=config)

# with tf.Session() as sess:
with tf.Session(config=config) as sess:

with tf.Session() as sess:
with tf.device("/gpu:0"):

/gpu改成cpu

转载于:https://www.cnblogs.com/jfdwd/p/11234561.html

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