如果我想让TensorFlow使用CPU而非GPU，应该如何设置？

如果你想让TensorFlow在没有GPU的情况下只使用CPU运行，你可以通过以下步骤进行设置：

1. **更新TensorFlow安装**：首先确保你安装的是CPU支持的TensorFlow版本，而不是混合型版本（即包含GPU支持）。可以在`pip install tensorflow`命令后面加上`--cpu-only`选项，例如 `pip install tensorflow-cpu`.

2. **设置环境变量**：在运行Python脚本之前，可以明确指定使用CPU。在Python交互式环境中添加以下代码：

   import tensorflow as tf
   # 确保tf.distribute.cluster_resolver.CPUClusterResolver被加载
   config = tf.ConfigProto(device_count={'GPU': 0})
   sess = tf.Session(config=config)

3. **不使用GPU函数**：在编写代码时，避免直接使用GPU特定的功能，如`.fit()`、`.evaluate()`等，而是使用`.run()`方法，并指定运算应在CPU上执行。

4. **强制分配内存**：如果模型大小超出了CPU的内存限制，你也可以选择将数据集或张量放在CPU内存上，例如：

   with tf.device('/cpu:0'):
       data = ...  # 加载CPU内存的数据
       model.fit(data)  # 模型训练在CPU上

通过上述设置，TensorFlow将在没有可用GPU时，仅在CPU上运行计算任务。