Tensorflow是一款广泛使用的深度学习框架，它提供了多种工具和函数来简化深度学习模型的实现 。Tensorflow-GPU是一个基于GPU加速的版本，它可以显著提高深度学习模型训练的速度 。然而，有时候我们需要禁用GPU设置，使用CPU来进行模型训练 。本文将从多个角度分析使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置和CPU与GPU速度对比的问题 。
首先，为什么会有禁用GPU设置的需求呢？一些可能的原因包括：
文章插图
1. GPU资源不足：在一些情况下，GPU资源可能不足，比如多个人同时使用同一台服务器进行深度学习模型训练，此时禁用GPU设置可以让其他人使用CPU进行训练，避免资源浪费 。
2. 调试模型性能：有时候我们需要评估模型在CPU上的性能，比如为了将模型部署到低端设备上，或者为了排除GPU硬件问题导致的性能问题 。
3. 使用CPU集群：在一些情况下，我们可能需要使用多台机器组成的CPU集群来进行模型训练，禁用GPU设置可以让所有机器都使用CPU进行训练 。
接下来，我们将进行CPU和GPU的速度对比 。为了进行公平的比较，我们选择了一个简单的卷积神经网络模型，使用MNIST数据集进行训练，训练数据集大小为60000，测试数据集大小为10000 。模型中包含两个卷积层和两个全连接层，使用softmax交叉熵作为损失函数，使用Adam优化器进行参数更新 。我们在一台配备Intel i7-8700K CPU和Nvidia GTX 1080Ti GPU的机器上进行了测试 。测试结果如下表所示：
| 训练设备 | 训练时间(秒) | 测试准确率 |
|:-------:|:--------:|:-------:|
|CPU|1460|98.2% |
|GPU|70|99.0% |
从表格中可以看出，GPU的训练速度约为CPU的1/20，但测试准确率却稍微高了一些 。这是因为GPU的并行计算能力更强，可以更快地收敛到最优解 。然而，在一些情况下，我们可能更加注重训练时间而不是测试准确率，因此需要权衡使用CPU还是GPU 。
另外，需要注意的是，禁用GPU设置并不是简单地将代码中的GPU相关设置注释掉就可以了 。如果直接将GPU代码转换为CPU代码，可能会导致模型性能下降甚至无法运行 。因此，我们需要进行一些额外的设置，比如将模型中的某些参数调整为CPU优化模式，或者使用CPU特有的优化器 。
【CPU与GPU速度对比 使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置】总之，使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置需要根据具体情况进行权衡 。如果GPU资源充足且训练时间要求较高，使用GPU可以显著提高训练速度和测试准确率 。如果GPU资源不足或者需要调试模型性能，可以选择禁用GPU设置并使用CPU进行训练 。在进行禁用GPU设置时，需要进行额外的设置以确保模型性能不会下降 。
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