CPU/GPU arasında tensör akışı geçişi

Question

Tensorflow GPU'yu (cızırtılı bir NVIDIA GeForce 950 üzerinde çalışan) takarak, performansı CPU ile karşılaştırmak istiyorum.

tensorFlow MNIST öğretici kodunu çalıştırıyorum ve hızda dramatik bir artış fark ettim - her halükarda tahmin edeyim (CPU sürümü 2 gün önce bir laptop i7 üzerinde 100'lük bir yığın boyutuyla çalıştırdım ve bu bir masaüstü bilgisayarında GPU, toplu iş boyutu 10) - değiştirdiğimde CPU ve GPU arasında ... ama sadece GPU üzerindeki parti boyutunu düşürdüğümde hız artışını 10'dan 100'e düşürdüm ...

Şimdi kazandığım şey için nesnel bir ölçü yok.

CPU ve GPU tensör akışları arasında geçiş yapmanın bir yolu var mı?

Answer 1

yapmak için GPU görünmez

export CUDA_VISIBLE_DEVICES="" 

Normal

unset CUDA_VISIBLE_DEVICES 

Answer 2

dönmek için cpu için tf.device ayarlamayı deneyin: 0

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

Answer 3

Diğer bir seçenek cpu versiyonunu yüklemektir ve iki sanal ortamda tensorflow'un gpu versiyonu, sanal ortamda tensorflow'un nasıl kurulacağına dair ayrıntılı talimatlar buradakiler https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup; Bu şekilde, bir tanesi CPU kullanan ve diğer ikisi de GPU kullanan iki terminalde aynı kodu çalıştırabilirsiniz.