اذهب إلى المحتوى

السؤال

Recommended Posts

  • 1
نشر

يمكنك القيام بذلك بعدة طرق، أولها استخدام الوسيط device_count عند إنشاء الجلسة كالتالي:

sess = tf.Session(
			config=tf.ConfigProto(
			device_count = {'GPU': 0}) # عنه GPU إخفاء ال 
)

أو من خلال ضبط  قيمة متغير البيئة "environment variable" على  1- أو " ":

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

أو:

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

حيث أن كل هذه الطرق تعتمد على إخفاء ال GPU عن المترجم وبالتالي يذهب إلى ال CPU.
أو من خلال tf.device مع جملة with حيث نضع كل الكود الذي نريد تنفيذه على ال cpu ضمن البلوك نفسه (أقصد الكتلة نفسها) أي:

with tf.device('/CPU:0'):
	# ضع الكود هنا ضمن الكتلة
  

 

انضم إلى النقاش

يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.

زائر
أجب على هذا السؤال...

×   لقد أضفت محتوى بخط أو تنسيق مختلف.   Restore formatting

  Only 75 emoji are allowed.

×   Your link has been automatically embedded.   Display as a link instead

×   جرى استعادة المحتوى السابق..   امسح المحرر

×   You cannot paste images directly. Upload or insert images from URL.

  • إعلانات

  • تابعنا على



×
×
  • أضف...