Python 如何阻止 TensorFlow 访问 GPU

在本文中，我们将介绍如何使用 Python 阻止 TensorFlow 访问 GPU。当我们在使用 TensorFlow 进行机器学习时，有时候我们可能希望限制 TensorFlow 的访问权限，使其在计算中只使用 CPU 而不使用 GPU。下面将介绍两种方法来实现这一目的。

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方法一：使用环境变量

首先，我们可以使用环境变量来配置 TensorFlow 的 GPU 使用情况。可以通过设置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 来限制 TensorFlow 可以访问的 GPU 设备。

import os

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

在上述代码中，我们将 CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置为 -1，这将告诉 TensorFlow 不可见任何 GPU 设备。这样一来，TensorFlow 将被限制在 CPU 上执行计算。

方法二：使用 Tensorflow 的 GPU 选项

另一个方法是直接在 TensorFlow 中使用 tf.config.experimental.set_visible_devices 方法来设置可见的设备列表。这个方法允许我们选择性地将 GPU 设备设置为可见或不可见。

下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf
import os

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""  # 禁用默认的GPU设备

# 设置可见设备
devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_visible_devices(devices, 'CPU')

在上述代码中，我们首先禁用了默认的 GPU 设备，然后使用 tf.config.experimental.list_physical_devices 获取所有可见的设备列表，并将其中的 GPU 设备设置为不可见。

总结

在本文中，我们介绍了两种方法来阻止 TensorFlow 访问 GPU。第一种方法是通过设置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 来限制 TensorFlow 的 GPU 访问权限。第二种方法是使用 TensorFlow 的 GPU 选项，通过设置设备的可见性来控制 TensorFlow 的计算设备。根据实际需求，可以选择合适的方法来配置 TensorFlow 的设备访问。