tensorflow強制使用cpu
對於tensorflow，宣告session的時候加入device_count=即可，**如下：
import tensorflow as tf
sess = tf.
session
(config=tf.
configproto
(device_count=))
;
cuda_visible_devices
="" python3 train.py
第２種是使用cuda_visible_devices命令列引數，**如下：
cuda_visible_devices
=""
Keras以及Tensorflow使用CPU
keras如果是使用theano後端的話，應該是自動不使用 只是用 的，啟動 使用theano內部命令即可。對於tensorflow後端的keras以及tensorflow會自動使用可見的 而我需要其必須只執行在 上。網上查到三種方法，最後一種方法對我有用，但也對三種都做如下記錄 使用tensorf...
強制使用GPU
對於tensorflow，宣告session的時候加入device count 即可 import tensorflow as tf sess tf.session config tf.configproto device count 對於keras,則呼叫後端函式，設定其使用如上定義的sessio...
Tensorflow基本使用
使用 tensorflow,你必須明白 tensorflow tensorflow 是乙個程式設計系統,使用圖來表示計算任務.圖中的節點被稱之為 op operation 的縮寫 乙個 op 獲得 0 個或多個tensor,執行計算,產生 0 個或多個tensor.每個 tensor 是乙個型別化的...