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在tensorflow带有独立keras2.X 的1.X 中，我曾经使用以下代码段在 GPU 上训练和在 CPU 上运行推理（由于某些原因，我的 RNN 模型更快）之间切换：

keras.backend.clear_session()

def set_session(gpus: int = 0):
    num_cores = cpu_count()

    config = tf.ConfigProto(
        intra_op_parallelism_threads=num_cores,
        inter_op_parallelism_threads=num_cores,
        allow_soft_placement=True,
        device_count={"CPU": 1, "GPU": gpus},
    )

    session = tf.Session(config=config)
    k.set_session(session)

此ConfigProto功能在tensorflow2.0 中不再可用（我正在使用集成的tensorflow.keras）。一开始，可以运行tf.config.experimental.set_visible_devices()以禁用 GPU，但任何后续调用都会set_visible_devices导致RuntimeError: Visible devices cannot be modified after being initialized. 有没有办法重新初始化可见设备，或者有没有另一种切换可用设备的方法？