TensorFlow gpu false

### 如何配置TensorFlow以确保不使用GPU

为了确保 TensorFlow 不使用 GPU，可以通过设置环境变量来强制 TensorFlow 使用 CPU 进行计算。具体方法如下：

#### 方法一：通过环境变量禁用 GPU
可以在启动 Python 解释器之前，在命令行中设置 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量为空字符串。

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""

这会使得所有的 GPU 对于当前进程不可见，从而迫使 TensorFlow 只能使用 CPU 来执行操作[^1]。

对于 Windows 用户来说，则应该在命令提示符或 PowerShell 中输入类似的指令:

set CUDA_VISIBLE_DEVICES=

或者更推荐的方式是在批处理文件 (.bat) 或者 PowerShell 脚本里加入上述语句后再调用 Python 程序[^3]。

#### 方法二：修改 TensorFlow 的设备分配策略
另一种方式是直接在代码内部控制 TensorFlow 是否启用 GPU 支持。下面是一个简单的例子展示怎样做：

import os
os.environ['TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH'] = 'true'
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))  # 应该返回空列表表示没有可用的 GPU 设备

这段代码设置了几个重要的环境变量，并最终确认了确实没有任何 GPU 被识别出来。