我在运行 Ubuntu 14.04.4 LTS x64 的服务器上安装了 TensorFlow-GPU 1.0.0。
我知道我可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES https://stackoverflow.com/a/42382106/395857隐藏一个或多个 GPU。有时，我想隐藏所有 GPU，以便基于 TensorFlow 的程序仅使用 CPU。结果我尝试了
username@server:/scratch/coding/src$ CUDA_VISIBLE_DEVICES="" python my_script.py
但这给了我错误消息：
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:509] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE
这里是ConfigProto I use:
session_conf = tf.ConfigProto(
device_count={'CPU': 1, 'GPU': 1},
allow_soft_placement=True,
log_device_placement=False
)
sess = tf.Session(config=session_conf)
我知道我可以使用device_count={'GPU': 0}防止基于 TensorFlow 的程序使用 GPU，但我想知道这是否可以在启动程序时从命令行实现（无需更改ConfigProto).
选项allow_soft_placement=True根据文档，应该让 TensorFlow 自动选择现有且受支持的设备来运行操作，以防指定的设备不存在。
当我看到这条消息时，我的第一反应是 CUDA 需要至少一个 GPU 才能成功加载，但我read https://stackoverflow.com/a/42287754/395857即使机器没有 GPU，也可以在机器上安装 GPU 驱动程序并使用 TensorFlow-GPU。
这里是my_script.py我用于测试的脚本：
import tensorflow as tf
a = tf.constant(1, name = 'a')
b = tf.constant(3, name = 'b')
c = tf.constant(9, name = 'c')
d = tf.add(a, b, name='d')
e = tf.add(d, c, name='e')
session_conf = tf.ConfigProto(
device_count={'CPU': 1, 'GPU': 1},
allow_soft_placement=True,
log_device_placement=False
)
sess = tf.Session(config=session_conf)
print(sess.run([d, e]))
