Tensorflow-CPU与禁用GPU设置的对比有什么不同

这篇文章将为大家详细讲解有关Tensorflow-CPU与禁用GPU设置的对比有什么不同，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

禁用GPU设置

# 在import tensorflow之前
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'

CPU与GPU对比

显卡：GTX 1066

CPU

GPU

简单测试：GPU比CPU快5秒

补充知识：tensorflow使用CPU可以跑（运行），但是使用GPU却不能用的情况

在跑的时候可以让加些选项：

with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True))

其中allow_soft_placement能让tensorflow遇到无法用GPU跑的数据时，自动切换成CPU进行。

log_device_placement则记录一些日志。

关于Tensorflow-CPU与禁用GPU设置的对比有什么不同就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。