tensorflow训练使用GPU和CPU的不同指定方法

              tensorflow训练使用GPU和CPU的不同指定方法

1.tensorflow如何指定使用CPU跑，并指定使用的CPU个数

cpu_num=10#指定使用的CPU个数
config = tf.ConfigProto(device_count={"CPU": cpu_num},
            inter_op_parallelism_threads = cpu_num,
            intra_op_parallelism_threads = cpu_num,
            log_device_placement=True)
# 开始训练
with tf.Session(config=config) as sess:
    #以下编写自己的代码

2.tensorflow如何指定使用CPU跑（第2种方法）

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

3.tensorflow如何指定使用的GPU，使其在第k块GPU上跑

import os 
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"#指定在第0块GPU上跑