在使用 tf.device("/cpu:0") 在 tensorflow 中从 gpu 切换到 cpu 后，每次导入 tf 时 GPU 都会取消停靠

Question

我使用的是 Windows 7。我在 tensorflow 中测试了我的 GPU，在 cpu 上已经测试过的模型上运行缓慢，我切换到 cpu：

tf.device("/cpu:0")

我假设我可以通过以下方式切换回 gpu：

tf.device("/gpu:0")

但是，当我尝试使用此配置重新运行时，我从 Windows 收到以下错误消息：

设备“NVIDIA Quadro M2000M”不是交换设备，无法移除。

我使用“nvida-smi”寻找我的 GPU，但系统说 GPU 不存在。

我重新启动了我的笔记本电脑，用“nvida-smi”测试了 GPU 是否存在并且 GPU 被识别。

我再次导入 tensorflow 并再次启动我的模型，但是弹出相同的错误消息并且我的 GPU 消失了。

其中一个 tensorflow 配置文件中的配置有问题吗？还是 Keras 文件？我可以改变什么来再次获得这项工作？你知道为什么 GPU 比 8 个 CPU 慢很多吗？

Answer 1

解决方案：重新安装 tensorflow-gpu 对我有用。

但是仍然存在为什么会发生这种情况以及如何在 gpu 和 cpu 之间切换的问题？我不想使用第二个虚拟环境。