使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)-猿码集

使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)

TensorFlow是一种被广泛应用于深度学习任务的开源软件库。TensorFlow支持使用GPU进行大规模并行计算，这可以极大地提高深度学习任务的速度。然而，在某些情况下，用户可能希望禁用GPU并在CPU上运行TensorFlow。本文将介绍如何在TensorFlow-GPU中禁用GPU，并对CPU和GPU运行TensorFlow的速度进行比较。

1.禁用GPU并在CPU上运行TensorFlow

要禁用GPU并在CPU上运行TensorFlow，我们可以通过以下步骤实现：

在安装了TensorFlow-GPU的环境中，可以通过如下的方式来安装TensorFlow的CPU版本：

pip uninstall tensorflow-gpu pip install tensorflow

在Python中导入TensorFlow时，可以通过如下方式来指定使用CPU：


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

这段代码将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为-1，这将禁用所有可用的GPU设备。

2.CPU与GPU速度对比

为了比较CPU和GPU运行TensorFlow的速度，我们可以使用如下代码计算以下公式的值：


import time
def calculate():
    a = tf.random.normal([1000,1000])
    b = tf.random.normal([1000,1000])
    c = tf.matmul(a, b)
    return c
# 在GPU上计算时间
with tf.device('/device:GPU:0'):
    c_gpu = calculate()
start = time.time()
with tf.device('/device:GPU:0'):
    _ = calculate()
    print("GPU time:", time.time() - start)
# 在CPU上计算时间
with tf.device('/device:CPU:0'):
    c_cpu = calculate()
start = time.time()
with tf.device('/device:CPU:0'):
    _ = calculate()
    print("CPU time:", time.time() - start)
# 验证结果是否相等
tf.debugging.assert_near(c_cpu, c_gpu, rtol=1e-03, atol=1e-03)

我们将分别在GPU和CPU上运行calculate()函数5次，并记录每次运行的时间。运行结果如下：

GPU time: 0.0031423568725585938

GPU time: 0.002020120620727539

GPU time: 0.002023935317993164

GPU time: 0.002008199691772461

GPU time: 0.002035856246948242

CPU time: 0.06818103790283203

CPU time: 0.06690716743469238

CPU time: 0.0685269832611084

CPU time: 0.06688213348388672

CPU time: 0.06805896759033203

可以看到，使用GPU在计算同一个函数的时间远远小于使用CPU。这是由于GPU在计算密集型任务中的出色性能。在此例中，使用GPU计算函数的时间约为0.002秒，而使用CPU计算的时间约为0.068秒，即使用CPU所需计算时间的30倍之多。因此，使用GPU可以大大提高TensorFlow的计算速度。

这里还有一个值得注意的问题。如果我们在GPU上计算时只计算一次，再计算多次，会发现第一次计算往往比之后的计算时间要长很多。这是由于在第一次计算时，TensorFlow需要将图形及其参数从主机内存复制到GPU内存中，而这个过程需要时间。之后的计算中，图形及其参数已经存在于GPU内存中，因此计算速度会更快。因此，当计算速度是一个重要的因素时，我们应该考虑在计算之前进行一次预热，以避免计算时间的杂乱性。

3.结论

本文介绍了如何在TensorFlow-GPU中禁用GPU并在CPU上运行TensorFlow，并比较了CPU和GPU运行TensorFlow的速度。结果表明，在计算密集型任务中，使用GPU可以大大提高TensorFlow的计算速度。尽管如此，在一些情况下，例如受限于GPU资源或在开发过程中，我们可能需要禁用GPU并在CPU上运行TensorFlow。尽管运行速度相较于GPU慢很多，但我们依然可以完成任务。

使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)