TensorFlowがGPUにアクセスできないようにしますか？

Question

純粋にCPU上でTensorFlowを実行する方法はありますか？私のマシン上のすべてのメモリは、TensorFlowを実行している別のプロセスによって大きく変化します。私はper_process_memory_fractionを0に設定しようとしましたが、失敗しました。

Answer 1

questionまたはanswerをご覧ください。

は、コードのこの部分を追加することができます要約すると：

import os 
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"  
import tensorflow as tf 

EDIT： はCUDA_VISIBLE_DEVICES環境変数で遊んで、このcommentを引用の1（ない場合）あなたはGPU-を持っていたときに移動するための方法でありますテンソルフローがインストールされていて、あなたのGPUカードを使用したくない場合。

エクスポートするには、CUDA_VISIBLE_DEVICES =をエクスポートするか、GPU以外のTensorFlowを使用するvirtualenvをエクスポートします。参照してください：＃2175（コメント）

Answer 2

あなたが0のGPUの制限とのセッションをopenningだけのCPUを使用することができます。

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

は詳細についてhttps://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/ConfigProtoを参照してください。

それは@Nicolasのために働くことを証明：

Pythonではは、書き込み：

import tensorflow as tf 
sess_cpu = tf.Session(config=tf.ConfigProto(device_count={'GPU': 0})) 

次にターミナルに：

：

nvidia-smi 

次のようなものが表示されます

+-----------------------------------------------------------------------------+ 
| Processes:              GPU Memory | 
| GPU  PID Type Process name        Usage  | 
|=============================================================================| 
| 0  24869 C /.../python     99MiB      | 
+-----------------------------------------------------------------------------+ 

次に、プロセス：Pythonで 、書き込み：

import tensorflow as tf 
sess_gpu = tf.Session() 

は、次にターミナルで：https://github.com/tensorflowよる

+-----------------------------------------------------------------------------+ 
| Processes:              GPU Memory | 
| GPU  PID Type Process name        Usage  | 
|=============================================================================| 
| 0  25900 C /.../python         5775MiB | 
+-----------------------------------------------------------------------------+