如何在CPU上运行Tensorflow
python
tensorflow
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我已经在Ubuntu 14.04上安装了GPU版本的tensorflow。

我在GPU服务器上，张量流可以访问可用的GPU。

我想在CPU上运行tensorflow。

通常，我可以使用env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0在GPU号上运行。 0。

如何在CPU之间进行选择？

我不喜欢with tf.device("/cpu:0"):重新编写代码with tf.device("/cpu:0"):

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只需使用下面的代码。 

import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
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您可以为每个tf.Session应用device_count参数： 

config = tf.ConfigProto(
        device_count = {'GPU': 0}
    )
sess = tf.Session(config=config)

另请参见protobuf配置文件：

tensorflow/core/framework/config.proto

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对我来说，仅将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为正好-1是CUDA_VISIBLE_DEVICES ：

作品： 

import os
import tensorflow as tf

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'

if tf.test.gpu_device_name():
    print('GPU found')
else:
    print("No GPU found")

# No GPU found

不工作： 

import os
import tensorflow as tf

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = ''    

if tf.test.gpu_device_name():
    print('GPU found')
else:
    print("No GPU found")

# GPU found
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您还可以将环境变量设置为

CUDA_VISIBLE_DEVICES=""

无需修改源代码。

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如果以上答案不起作用，请尝试： 

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
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