使用TensorFlow进行深度学习模型训练时，通常会使用GPU进行计算加速。然而，有些情况下，我们可能会遇到无法访问或使用GPU的情况，只能依赖CPU来进行模型训练。本文将介绍如何基于TensorFlow使用CPU而不使用GPU来解决这个问题。
1. 确认TensorFlow安装
在开始之前，确保已经安装了合适版本的TensorFlow。可以通过以下命令检查已安装的版本：
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
如果已经安装了TensorFlow且版本符合要求，则可以继续下一步。如果没有安装或安装的版本不符合要求，请参考TensorFlow官方文档进行安装或升级。
2. 禁用GPU
在导入TensorFlow时，通过设置环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`可以禁用GPU的使用，强制TensorFlow只使用CPU。
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
import tensorflow as tf
以上代码会将`CUDA_VISIBLE_DEVICES`设置为`-1`，表示不使用任何GPU设备。
3. 检查GPU可见性
为了确保TensorFlow已成功禁用GPU并只使用CPU，可以使用以下代码检查TensorFlow能够看到的GPU设备数量：
print(len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))
如果输出为0，则表示成功禁用了GPU。
4. 设置合适的线程数
在使用CPU进行训练时，可以设置TensorFlow使用的线程数，以充分利用CPU资源。可以通过以下代码设置线程数：
tf.config.threading.set_intra_op_parallelism_threads(n)
tf.config.threading.set_inter_op_parallelism_threads(n)
其中`n`表示线程数。
5. 调整batch size
由于CPU计算速度相对较慢，为了充分利用CPU资源，可能需要调整训练时的batch size。通常情况下，较小的batch size可以提高训练速度。可以根据可用的内存和训练数据量来调整合适的batch size。
小结
在本文中，我们介绍了如何基于TensorFlow使用CPU而不使用GPU进行深度学习模型训练。首先，通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量禁用GPU的使用。然后，使用`tf.config.list_physical_devices`检查GPU的可见性，确保禁用了GPU。接下来，设置适当的线程数和batch size，以充分利用CPU资源并提高训练速度。
在某些情况下，由于缺少GPU设备或其他原因，只能依赖CPU进行模型训练。通过本文介绍的方法，可以使TensorFlow成功在CPU上进行训练，充分利用CPU资源，实现深度学习模型的训练和推断。