CPU에서 Tensorflow를 실행하는 방법

CPU에서 Tensorflow를 실행하는 방법

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Ubuntu 14.04에 GPU 버전의 tensorflow를 설치했습니다.

tensorflow가 사용 가능한 GPU에 액세스 할 수있는 GPU 서버에 있습니다.

CPU에서 tensorflow를 실행하고 싶습니다.

일반적으로 env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0GPU 번호에서 실행할 수 있습니다 . 0.

대신 CPU 중에서 선택하는 방법은 무엇입니까?

나는 내 코드를 다시 작성하는 데 관심이 없다. with tf.device("/cpu:0"):

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다음 device_count별로 매개 변수 를 적용 할 수 있습니다 tf.Session.

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

protobuf 구성 파일도 참조하십시오.

tensorflow/core/framework/config.proto

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환경 변수를 다음과 같이 설정할 수도 있습니다.

CUDA_VISIBLE_DEVICES=""

소스 코드를 수정할 필요가 없습니다.

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위의 답변이 작동하지 않으면 다음을 시도하십시오.

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

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나를 CUDA_VISIBLE_DEVICES위해 정확하게 설정 하는 것만 -1작동합니다.

공장:

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

않습니다 하지 작업 :

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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아래 코드를 사용하십시오.

import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'

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일부 시스템에서는 다음을 지정해야합니다.

import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=""  # or even "-1"

tensorflow를 가져 오기 전에.

참고URL : https://stackoverflow.com/questions/37660312/how-to-run-tensorflow-on-cpu