python没有gpu,如何改用cpu跑代码

当Python无法使用GPU时，您可以将其配置为使用CPU来执行代码。下面是详细的Python CPU转换攻略：

1. 确认您的环境是否支持CPU执行。您可以使用如下代码进行检查：

```
import tensorflow as tf

if tf.test.is_gpu_available():
print('有GPU可用')
else:
print('没有GPU可用，将使用CPU')
```

该代码将打印出“有GPU可用”或“没有GPU可用，将使用CPU”等信息，这样就可以知道您的环境是否需要使用CPU。

1. 安装支持CPU的TensorFlow库。如果您之前已经安装了TensorFlow GPU版本，则需要卸载后再安装CPU版本，使用以下命令进行卸载：

pip uninstall tensorflow-gpu

然后使用以下命令安装TensorFlow CPU版本：

pip install tensorflow

1. 对于其他基于Python的机器学习库，如PyTorch或Keras等，请确保您安装的是支持CPU的版本。

2. 对于代码中使用的第三方库，可能需要手动更改其配置文件以使用CPU。例如，在使用OpenCV库时，您需要在代码中指定要使用的并行线程数量，以确保代码能够有效地在CPU上运行。以下是一些示例代码：

```
import cv2

# 设置OpenCV线程数
cv2.setNumThreads(0)
```

这将设置OpenCV库的线程数为自动检测，以充分利用CPU。

1. 若要在不同平台上运行Python代码，请确保在代码中设置必要的平台特定指令，以确保代码在CPU上正常运行。例如，在使用Windows操作系统时，您需要在代码开头插入以下内容：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 禁止TensorFlow输出警告信息

这将禁止TensorFlow输出警告信息，以确保代码能够顺利运行。

以上就是Python CPU转换攻略的详细步骤。下面是一些示例说明：

示例一：

您有一份使用TensorFlow编写的代码，需要在CPU上运行，但当前环境只能使用GPU。在运行代码之前，您可以使用前文提供的代码进行检查，确认当前环境是否支持CPU。如果不支持，则可以卸载当前环境中的TensorFlow GPU版本，并安装TensorFlow CPU版本。在安装成功后，您可以再次运行代码，此时代码将在CPU上运行。

示例二：

您正在使用OpenCV库执行图像处理任务，但代码当前只能在GPU上运行。同样，您可以使用前文提供的代码进行检查，确认当前环境是否支持CPU。如果不支持，则需要在代码中设置OpenCV的线程数，以确保代码能够有效地在CPU上运行。例如，您可以使用前文提供的示例代码，将OpenCV线程数设置为自动检测，并在CPU上运行代码。