使用TensorFlow或Keras在机器学习中停用GPU。

使用TensorFlow或Keras在机器学习中停用GPU。
当我们的机器学习代码没有运行时，我们可能会估计程序错误。
有时它是由库版本与GPU无法匹配引起的。
所以今天我分享了如何停用GPU并使用CPU运行代码。

停用GPU

为了在Python上停用GPU，您可以禁止CUDA通过将其写入环境变量来使用设备。
您可以在导入Keras之前写下面的内容。

然后Python无法使用GPU并使用CPU运行代码。

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

在导入Keras之前设置环境变量。
如何在Jupyter上使用Keras时停用GPU

最后

• 如果要在Python中停用GPU，请设置环境变量