我没有GPU只有CPU

如果您没有GPU，只有CPU的话，那么您可以在CPU上运行该程序，但是由于深度学习模型的计算复杂度较大，可能需要更长的时间来训练和测试模型。在这种情况下，您可以跳过设置 `$gpu_ids` 的步骤，直接在CPU上运行程序。

同时，如果您的计算机上没有安装GPU驱动程序和CUDA工具包，您可以考虑使用CPU版本的深度学习框架，例如TensorFlow CPU版本或PyTorch CPU版本。这些版本的框架可以在没有GPU的情况下运行，并提供与GPU版本相似的API和功能。

相关问题

pip 安装 PyTorch 没有gpu只有cpu

你可以使用以下命令来安装 PyTorch 的 CPU 版本：

pip install torch==1.9.0+cpu torchvision==0.10.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

这将安装 PyTorch 1.9.0 版本的 CPU 版本和对应的 torchvision 库。如果你希望安装其他版本的 PyTorch，可以在上述命令中修改版本号。

注意，如果你的机器上有 GPU，你可以安装 PyTorch 的 GPU 版本来获得更好的性能。你可以在 PyTorch 官方网站上查看详细的安装指南。

如何检测gpu比cpu快多少倍

要比较GPU和CPU的运算速度，可以进行以下步骤：
1. 首先，确定要进行的运算任务。例如，图像渲染、机器学习算法等都是常见的GPU加速运算任务。
2. 选择一种可以同时在GPU和CPU上运行的程序或算法。确保运算任务在两者上都可实现，并记录下相应的运行时间。
3. 在运行任务之前，确保GPU和CPU的硬件和驱动程序都是最新的，以获得最佳性能。
4. 将任务分成多个较小的子任务，并使用相同的数据集在GPU和CPU上运行这些子任务，并记录下运行时间。
5. 对于每个子任务，记录GPU和CPU的运行时间，并计算它们之间的速度差异。可以使用以下公式计算：速度比= GPU的运行时间 / CPU的运行时间。
6. 将每个子任务的速度比取平均值，得到整个任务的平均速度比。
7. 根据平均速度比，确定GPU相对于CPU的速度快多少倍。
8. 考虑到硬件和软件的差异以及运行任务的特定情况，可以对结果进行一定的容差范围估计，以较为准确地评估GPU相对于CPU的性能提升。
要注意的是，GPU和CPU的性能差异取决于任务的特定性质和要求。在某些任务中，GPU可能会比CPU快几十倍甚至数百倍，而在其他任务中可能只有轻微的性能提升。因此，在比较GPU和CPU的性能时，需要考虑任务的类型和要求。