如何使用 tensorflow 在 keras 中禁用 GPU？答案

【问题标题】：How to disable GPU in keras with tensorflow?如何使用 tensorflow 在 keras 中禁用 GPU？
【发布时间】：2017-08-21 14:05:05
【问题描述】：

我想比较使用和不使用 gpu 的代码的处理时间。我的 keras 后端是 Tensorflow。所以它会自动使用 GPU。我使用keras/examples/mnist_mlp.py的模型进行比较。

我检查了处理时间，如下所示。那么，如何禁用我的 GPU？ ~/.keras/keras.json应该修改吗？

$ time python mnist_mlp.py 
Test loss: 0.109761892007
Test accuracy: 0.9832
python mnist_mlp.py  38.22s user 3.18s system 162% cpu 25.543 total

【问题讨论】：

【解决方案1】：

你尝试过这样的事情吗？：

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES='' time python mnist_mlp.py

CUDA_VISIBLE_DEVICES 通常用于隐藏一些 GPU 到 cuda。在这里您将它们全部隐藏，因为您没有放置任何可见设备。

【讨论】：

【解决方案2】：

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 time python mnist_mlp.py

似乎是 a) 新方式，或者 b) 一种适用于 Windows 和 Linux 的方式。

【讨论】：

new way 是什么意思？
@oak：我的意思是与 Nassim Ben 的回答相比。
哈哈好吧，所以只有 b 在 windows 和 linux 下都有效，对吧？
使用除有效 gpu ID 之外的任何东西将默认为 CPU，-1 是一个很好的常规值，它永远不是有效的 gpu ID。另一个答案的问题可能与引号在 Windows 上的行为不同有关。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 应该始终有效。
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='-1' 如果要在tensorflow导入前设置