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tensorflow指定cpu

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當(dāng)我們使用TensorFlow進行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時，通常會使用GPU來提高訓(xùn)練速度。但是，在某些情況下，我們可能需要將TensorFlow指定為使用CPU來運行。例如，我們的機器沒有GPU，或者我們需要同時運行多個TensorFlow實例，以便在同一臺機器上運行多個任務(wù)。 在本文中，我們將介紹如何使用TensorFlow指定CPU進行編程。首先，我們需要確保我們已經(jīng)安裝了TensorFlow。然后，我們可以使用以下代碼來指定CPU： 
python
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"
這將禁用TensorFlow使用GPU，并將其指定為使用CPU。接下來，我們可以編寫我們的TensorFlow代碼，就像我們通常做的那樣。例如，以下是一個簡單的TensorFlow程序，它將兩個數(shù)字相加： 
python
import tensorflow as tf

# Disable GPU
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"

# Define the computation graph
a = tf.constant(5)
b = tf.constant(3)
c = tf.add(a, b)

# Start a TensorFlow session and run the computation graph
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(c)
    print(result)
在這個例子中，我們首先禁用了GPU，然后定義了一個簡單的計算圖，將兩個數(shù)字相加。最后，我們啟動了一個TensorFlow會話，并運行了計算圖。由于我們已經(jīng)禁用了GPU，這個程序?qū)⑹褂肅PU進行計算。 需要注意的是，使用CPU進行計算可能會比使用GPU慢得多。因此，在選擇使用CPU還是GPU時，應(yīng)該根據(jù)我們的具體需求和機器配置來決定。如果我們的機器有GPU，并且我們需要快速訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，那么使用GPU可能是更好的選擇。但是，如果我們需要同時運行多個TensorFlow實例，或者我們的機器沒有GPU，那么使用CPU可能是更好的選擇。 總之，使用TensorFlow指定CPU進行編程是非常簡單的。我們只需要禁用GPU，并像平常一樣編寫我們的TensorFlow代碼即可。但是，在選擇使用CPU還是GPU時，我們應(yīng)該根據(jù)我們的具體需求和機器配置來做出決策。

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