Keras以及Tensorflow强制使用CPU

Keras如果是使用Theano后端的话,应该是自动不使用GPU只是用CPU的,启动GPU使用Theano内部命令即可。
对于Tensorflow后端的Keras以及Tensorflow会自动使用可见的GPU,而我需要其必须只运行在CPU上。网上查到三种方法,最后一种方法对我有用,但也对三种都做如下记录:

  1. 使用tensorflow的 with tf.device('/cpu:0'):函数。简单操作就是把所有命令都放在前面所述的域里面。
  2. 使用tensorflow声明Session时的参数:
    关于tensorflow中Session中的部分参数设置,以及Keras如何设置其调用的Tensorflow的Session,可以参见Keras设定GPU使用内存大小(Tensorflow backend)。
    对于Tensorflow,声明Session的时候加入device_count={'gpu':0}即可,代码如下:
import tensorflow as tf 

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(device_count={'gpu':0}))
对于Keras,则调用后端函数,设置其使用如上定义的Session即可,代码如下:
import tensorflow as tf
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF

KTF.set_session(tf.Session(config=tf.ConfigProto(device_count={'gpu':0})))

对于多线程以及GPU内存设置等可以参见Keras设定GPU使用内存大小(Tensorflow backend);更多详细内容请见tensorflow官网。

3 . 第三种是使用CUDA_VISIBLE_DEVICES命令行参数,代码如下:

CUDA_VISIBLE_DEVICES="" python3 train.py

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