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這篇文章將為大家詳細講解有關Tensorflow-CPU與禁用GPU設置的對比有什么不同，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
禁用GPU設置
# 在import tensorflow之前 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
CPU與GPU對比
顯卡：GTX 1066
CPU
GPU
簡單測試：GPU比CPU快5秒
補充知識：tensorflow使用CPU可以跑（運行），但是使用GPU卻不能用的情況
在跑的時候可以讓加些選項：
with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True))
其中allow_soft_placement能讓tensorflow遇到無法用GPU跑的數據時，自動切換成CPU進行。
log_device_placement則記錄一些日志。
關于Tensorflow-CPU與禁用GPU設置的對比有什么不同就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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