TensorFlow 怎么开启cpu加速

TensorFlow 默认会使用 CPU 和 GPU 进行计算。如果需要强制 TensorFlow 只使用 CPU 进行计算，可以通过以下代码进行设置：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'

这将设置 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量为 `-1`，强制 TensorFlow 只使用 CPU。在使用这个设置之后，TensorFlow 将不再尝试使用 GPU 进行计算，从而达到 CPU 加速的效果。

相关问题

TensorFlow 怎么开启cpu加速训练a卡

TensorFlow 可以通过以下步骤开启 CPU 加速训练：

1. 安装 TensorFlow：请确保已正确安装 TensorFlow。

2. 安装 OpenBLAS：OpenBLAS 是一个高效的线性代数库，它可以加速 TensorFlow 的运算。可以使用以下命令安装：

   sudo apt-get install libopenblas-dev

3. 设置环境变量：将以下代码添加到您的代码中，以启用 OpenBLAS：

   import os
   os.environ['TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS'] = '1'
   os.environ['TF_ENABLE_MKL_NATIVE_OPTS'] = '1'
   os.environ['TF_AUTOTUNE_THRESHOLD'] = '2'
   os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

这将启用 TensorFlow 的 MKL（Math Kernel Library）加速功能。

4. 在 TensorFlow 中使用 CPU：在 TensorFlow 中使用 CPU，只需要将 `tf.device()` 函数作为上下文管理器使用即可。例如：

   with tf.device('/CPU:0'):
       # Your TensorFlow code here

这将使用 CPU 运行 TensorFlow 代码。

对于使用 A 卡进行训练，可以按照以下步骤进行：

1. 安装 CUDA 和 cuDNN：请确保已正确安装 CUDA 和 cuDNN。

2. 在 TensorFlow 中使用 GPU：在 TensorFlow 中使用 GPU，只需要将 `tf.device()` 函数作为上下文管理器使用即可。例如：

   with tf.device('/GPU:0'):
       # Your TensorFlow code here

这将使用 GPU 运行 TensorFlow 代码。

请注意，使用 GPU 可能需要更多的内存和处理能力。如果您的 GPU 内存不足，可以尝试减少批量大小或使用更小的模型。

tensorflow-cpu

tensorflow-cpu 是 Tensorflow 的一个版本，它是不包含 GPU 支持的版本，只能在 CPU 上运行。相比于包含 GPU 支持的版本，tensorflow-cpu 在安装和使用上都更加简单，而且可以在普通的 PC 上运行，不需要昂贵的 GPU 硬件设备。但是，由于缺乏 GPU 加速，tensorflow-cpu 的训练速度要比包含 GPU 支持的版本慢得多。因此，如果你需要进行大规模的深度学习训练任务，建议使用包含 GPU 支持的 Tensorflow 版本。