如何在配备GPU的设备上运行不调用GPU的Tensorflow？

以下是几种常用的无改动成本的配置方式，可根据你的使用场景选择：

• 方式1：临时运行时配置
  无需修改代码，直接在执行脚本的命令前添加环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1即可，示例命令如下：

  CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 python your_script.py
  

• 方式2：代码内固定配置
  在代码最开头、导入TensorFlow之前设置环境变量，适合需要固定默认用CPU运行的场景：

  import os
  os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"
  import tensorflow as tf
  

  注意：该环境变量设置必须放在导入TensorFlow的语句之前执行才会生效
• 方式3：TensorFlow原生接口配置
  也可以通过TensorFlow提供的设备管理接口直接隐藏GPU设备：

  import tensorflow as tf
  tf.config.set_visible_devices([], 'GPU')
  

配置生效验证 #

执行以下代码，如果输出为空列表，说明GPU已经被成功禁用，所有TensorFlow运算都会调度到CPU上运行：

import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user366312