Tensorflow关闭GPU

如果你不想使用GPU来运行TensorFlow模型，可以关闭GPU，这对于一些计算不太复杂的模型来说可以提高效率，避免GPU资源浪费。

方法一：设置环境变量

我们可以通过设置环境变量来关闭TensorFlow的GPU支持。

在Python中，可以使用os.environ变量来设置，关掉GPU的方式是设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量为-1，代码如下：

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

方法二：修改配置文件

另一种方法是通过修改配置文件来关闭GPU。

在TensorFlow中，有一个名为tensorflow_config的配置文件，我们可以通过修改该文件来关闭GPU。

该文件通常位于~/.keras/或者~/.tensorflow/目录下。

添加以下代码到该文件的最后即可关闭GPU：

# disable GPU
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'

恢复GPU支持

如果你想再次使用GPU来运行TensorFlow模型，可以将环境变量重置，或者将配置文件中添加的代码删除即可。

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" # 重置为可用的GPU设备

至此，我们已经介绍了如何在TensorFlow中关闭GPU。