تشغيل النموذج على ال CPU في كيراس Keras

قم بوضع الكود التالي قبل استيراد tensorflow

import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""

أو قم بتشغيل السكريبت كالتالي :

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES="" ./code.py

إذا كنت تعمل على ويندوز 10 يمكنك تنفيذ البرنامج التالي:

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'

وفي حال كنت تستخدم keras 2 مع ويندوز يمكنك تعديل الكود الأول المذكور في إجابة @Ali Haidar Ahmadإلى:

import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'

بتاريخ 14 ساعات قال Ali Haidar Ahmad:

قم بوضع الكود التالي قبل استيراد tensorflow

import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""

أو قم بتشغيل السكريبت كالتالي :

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES="" ./code.py

 

يمكنك استخدام السلسلة الفارغة أو -1 فكلاهما نفس المعنى هنا. السلسلة الفارغة (أو -1 كما أشارت ريم) تعني أنه لايوجد أجهزة GPU (حتى ولو كانت موجودة) أي أنت تخفيها عنه لكي لايستخدمها. لذا لاداعي للتصحيح فلايوجد خطأ، انظر مثلاً:

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices()) # عرض الأجهزة المتوفرة
"""
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 5719422577836377687
]
"""

أما وضع 0 أو 1 أو 2 (أعداد صحيحية موجبة) فهي تحدد أجهزة ال GPU التي تريد جعلها مرئية فالأجهزة التي يوجد فهرسها في التسلسل هي فقط الأجهزة المرئية لتطبيقات CUDA ويتم تعدادها بترتيب التسلسل، وإذا كان أحد الفهارس غير صالح، فلن تظهر لتطبيقات CUDA سوى الأجهزة التي يسبق فهرسها الفهرس غير الصحيح. أي مثلاً:  لو ضبطتها بالشكل التالي 0,2,-1,1، فهذا يعني أن الجهاز الذي ترتيبه 0 و 2 سيكونان مرئيان لكن عندما يصل ل -1 (فهرس غير صالح أو غير موجود) فهنا سيتجاهله ويتجاهل مابعده أي سيتجاهل الجهاز ذو الفهرس 1 ولن يراه.
حتى بالنسبة للإصدارات المختلفة فلا يوجد فرق في التعليمات. ,والتعليمة os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" ليس لها علاقة بنسخة كيراس أو ويندوز وإنما هي المنهجية التي سيتم فيها ترتيب ال GPU التي لديك.