tensorflow - Interruptor de flujo tensor entre CPU/GPU

install tensorflow windows

Question

Después de haber instalado la GPU tensorflow (que se ejecuta en una NVIDIA GeForce 950), me gustaría comparar el rendimiento con la CPU.

Estoy ejecutando el código tutorial tensorFlow MNIST, y he notado un aumento dramático en la velocidad, que se estima de todos modos (ejecuté la versión de CPU hace 2 días en una computadora portátil i7 con un tamaño de lote de 100, y esto en una GPU de escritorio de 10): entre la CPU y la GPU cuando cambié ... pero solo noté el aumento de velocidad cuando bajé el tamaño del lote en la GPU a 10 desde 100 ...

Ahora me falta una medida objetiva de lo que estoy ganando.

¿Hay una manera de alternar entre la CPU y los flujos de tensor de GPU?

Answer 1

Otra opción es instalar la versión cpu y la versión gpu de tensorflow en dos entornos virtuales. Aquí se enumeran instrucciones detalladas sobre cómo instalar tensorflow en entornos virtuales https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup ; De esta manera, puede tener el mismo código ejecutándose en dos ventanas de terminales, una usa la CPU y la otra usa la GPU.

Answer 2

Para hacer invisible GPU

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""

Para volver a la normalidad

unset CUDA_VISIBLE_DEVICES

Answer 3

intente configurar tf.device a cpu: 0

with tf.Session() as sess:
     with tf.device("/cpu:0"):