python – 使用Tensorflow后端的Keras可以随意使用CPU或GPU吗？

概述我在Keras上安装了Tensorflow后端和CUDA.我想有时需要强迫Keras使用CPU.这可以在没有在虚拟环境中安装单独的CPU Tensorflow的情况下完成吗？如果是这样的话？如果后端是Theano,可以设置标志,但我还没有听说过可通过Keras访问的Tensorflow标志. 如果你想强迫Keras使用CPU 方式1 import osos.environ["CUDA_DEVIC 我在Keras上安装了Tensorflow后端和CUDA.我想有时需要强迫Keras使用cpu.这可以在没有在虚拟环境中安装单独的cpu Tensorflow的情况下完成吗？如果是这样的话？如果后端是Theano,可以设置标志,但我还没有听说过可通过Keras访问的Tensorflow标志.解决方法 如果你想强迫Keras使用cpu

方式1

import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"   # see issue #152os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""

在导入Keras / Tensorflow之前.

方式2

运行您的脚本

$CUDA_VISIBLE_DEVICES="" ./your_keras_code.py

也可以看看

> https://github.com/keras-team/keras/issues/152
> https://github.com/fchollet/keras/issues/4613

总结

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