Tensorflow GPUが使用されるいくつかのレコードを

1.、サポートのGPUのみtensorflow GPUのバージョンがインストールできることをコンピュータにインストールしtensorflow
GPUバージョンはCPUが含まれています。
tf.test.is_gpu_availableによって（）関数は、GPUかどうかを確認するために使用されます。

# Hyperparams if GPU is available
if tf.test.is_gpu_available():
    print('GPU is OK')
    # GPU
    BATCH_SIZE = 16  # Number of images used in each iteration
    EPOCHS = 3  # Number of passes through entire dataset
    
# Hyperparams for CPU training
else:
    # CPU
    print('No GPU')
    BATCH_SIZE = 4
    EPOCHS = 1

CPUのGPUバージョンコードがCPUを使用して指定することができる2。

# 该段代码是在GPU版本的tensorflow中使用CPU
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

3.ファイル名を指定して実行GPUバージョンtensorflow、時にはあるだろう
問題はCudnnで失敗
（1）高すぎるtensorflow GPUバージョン、我々はバージョンを下げるお勧めする場合もあり
（2）需要のGPUリソースを増加するように設定されています。

# 该段代码是设置GPU资源按需增加
config = tf.ConfigProto(gpu_options=tf.GPUOptions(allow_growth=True))
sess = tf.Session(config=config)

或者
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.5)