我在Ubuntu 14.04上安装了GPU版本的tensorflow.
我在GPU服务器上,tensorflow可以访问可用的GPU.
我想在CPU上运行tensorflow.
通常情况下,我可以使用env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0GPU上运行.0.
如何在CPU之间进行选择？
我没有兴趣重写我的代码 with tf.device("/cpu:0"):
我在Keras上安装了Tensorflow后端和CUDA.我想有时需要强迫Keras使用CPU.这可以在没有在虚拟环境中安装单独的CPU Tensorflow的情况下完成吗？如果是这样的话？如果后端是Theano,可以设置标志,但我还没有听说过可通过Keras访问的Tensorflow标志.