有沒有辦法純粹在CPU上運行TensorFlow。我的機器上的所有內存都由運行TensorFlow的單獨進程佔用。我試圖將per_process_memory_fraction設置爲0,但未成功。防止TensorFlow訪問GPU?
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A
回答
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您可以通過爲0的GPU極限開擴會話中使用的CPU只:
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(device_count={'GPU': 0}))
詳情請參閱https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/ConfigProto。
它適用於@Nicolas的證明:
在Python寫:
import tensorflow as tf
sess_cpu = tf.Session(config=tf.ConfigProto(device_count={'GPU': 0}))
然後在終端:
nvidia-smi
你會看到類似這樣的:
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 24869 C /.../python 99MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
然後重複過程: 在Python寫:
import tensorflow as tf
sess_gpu = tf.Session()
然後在終端:
nvidia-smi
你會看到類似這樣的:
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 25900 C /.../python 5775MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
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根據https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/9201目前還不清楚它是否可行。 – npf
我理解它的目的是避免內存分配。如果是這樣 - 它會起作用。見上文 – MZHm
從我所瞭解的情況來看,它確實使用了GPU,即使它沒有使用任何內存。我可能是錯的,但我相信問題是如何純粹在CPU上運行TensorFlow。 – npf