怎么将tensorflow-gpu换成CPU版本

如果你想将TensorFlow-GPU切换到CPU版本，你可以按照以下步骤操作：

1. **更新pip安装**：
确保已经卸载了TensorFlow-GPU，可以使用以下命令：

   pip uninstall tensorflow-gpu

2. **安装CPU版本**：
使用以下命令替换GPU版本，安装CPU版本的TensorFlow：

   pip install tensorflow

或者指定特定版本，例如：

   pip install tensorflow==<version_number>

3. **验证安装**：
安装完成后，你可以通过导入并查看`tensorflow.__config__.list_physical_devices('GPU')`来确认是否只加载了CPU设备。

4. **设置环境变量**：
如果你希望Python默认使用CPU，而不是尝试寻找GPU，可以在系统级别的Python环境中设置`TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH=FALSE`。

5. **检查兼容性**：
有些深度学习框架可能对CPU支持有限，确认所选版本的TensorFlow是否完全支持你需要的功能。

请注意，在某些科学计算密集型应用中，虽然CPU版本性能不如GPU，但在没有显卡或者需要跨平台部署的情况下，使用CPU版TensorFlow仍然是可行的选择。

相关问题

安装tensorflow2-gpu

### 如何安装 TensorFlow 2 GPU 版本

#### 准备工作
为了顺利安装 TensorFlow 的 GPU 版本，需先确认计算机已配备兼容 NVIDIA 显卡并完成驱动程序更新。此外，建议使用虚拟环境来管理 Python 包依赖关系。

#### 安装 Python 和 Anaconda
推荐通过 Anaconda 来创建独立的 Python 环境，这有助于简化包管理和隔离不同项目之间的冲突。对于 Python 版本的选择，Python 3.9 是一个合适的选择[^2]。

# 创建新的 conda 虚拟环境 (可选其他名称替换 "tf-gpu")
conda create -n tf-gpu python=3.9
# 激活该环境
conda activate tf-gpu

#### 配置 CUDA 工具链
TensorFlow 支持特定版本范围内的 CUDA Toolkit 及其配套组件 cuDNN。根据官方指导文件，应选择与所使用的 TensorFlow 版本相匹配的 CUDA/cuDNN 组合。例如，在某些情况下可能需要安装 CUDA 11 或者更具体的 CUDA 11.6 版本[^3]。

- 下载对应操作系统的 CUDA Toolkit 并按照提示完成本地安装。
- 同样下载相应版本的 cuDNN 库，并将其解压到 CUDA 安装路径下。
- 更新系统 PATH 环境变量以包含 CUDA bin 文件夹位置；同时设置 LD_LIBRARY_PATH（Linux/MacOS）指向 lib64 子目录。

#### 使用 pip 安装 TensorFlow-GPU
一旦上述准备工作就绪，则可以通过 `pip` 命令直接安装 TensorFlow GPU 版：

pip install tensorflow-gpu

注意：如果之前已经尝试过安装普通的 CPU-only 版本，则应当先行卸载之以免引起混淆:

pip uninstall tensorflow

#### 验证安装成果
最后一步是验证 TensorFlow 是否能够识别可用的 GPU 设备以及是否基于 CUDA 编译构建而成。可以在 Python 解释器内执行如下测试代码片段：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
if tf.test.is_built_with_cuda():
    print("Built with Cuda support.")
else:
    print("Not built with Cuda support.")

if tf.test.is_built_with_gpu_support():
    print("Built with GPU support.")
else:
    print("Not built with GPU support.")

以上命令会打印当前环境中 TensorFlow 的版本号、检测到的 GPU 数量以及其他有关编译选项的信息。当一切正常运作时，应该能看到类似于下面的结果输出[^4]。

tensorflow安装教程cpu换成gpu

安装 TensorFlow 并将其配置为使用 GPU 主要是针对有GPU设备并且想要加速深度学习训练的情况。以下是基本步骤：

1. **安装 CUDA**：首先，你需要安装 NVIDIA 的 CUDA，这是运行 GPU 计算的基础。访问 NVIDIA 官网下载并按照指示安装适合你的系统版本的 CUDA。

2. **安装 cuDNN**：cuDNN 是用于加速深度学习计算的库，通常会随 CUDA 一起提供，如果没有，单独从 NVIDIA 进行下载安装。

3. **设置环境变量**：将 CUDA 和 cuDNN 的路径添加到系统的环境变量中，以便 TensorFlow 能够识别它们。

4. **安装 cuTools**（仅适用于 Python）：`cupti` 库可以帮助 TensorFlow 监控 GPU 性能，如果你需要这个功能，可以安装它 (`pip install cupy-cudaXX`，XX是你CUDA的版本号）。

5. **安装 Anaconda 或者 Conda**：虽然不是必需的，但是使用 Anaconda 环境可以方便地管理Python、TensorFlow和其他库，尤其是当涉及GPU支持时。

6. **安装 TensorFlow-GPU**：在激活了包含 cuDNN 和 cuTools 的环境中，通过命令 `conda install tensorflow-gpu` 或 `pip install tensorflow-gpu` 来安装 TensorFlow 的 GPU 版本。

7. **验证安装**：安装完成后，你可以运行一些简单的 TensorFlow 示例，如 `import tensorflow as tf; print(tf.test.is_gpu_available())`，如果返回 True，说明安装成功并且能够利用GPU。