基于Tensorflow使用CPU而不用GPU问题的解决

接下来我会详细讲解如何使用Tensorflow在CPU上运行。大体流程如下：

1. 安装Tensorflow CPU版

由于GPU需要独立的显卡支持，所以需要单独安装Tensorflow GPU版。而使用CPU时，则只需要安装CPU版即可。可以通过以下命令安装：

pip install --upgrade tensorflow-cpu

1. 测试安装是否成功

安装完成后，你可以使用以下代码来测试：

import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()

输出结果应为False。

1. 指定使用CPU

默认情况下，Tensorflow会优先寻找可用的GPU。如果你想使用CPU，可以在创建Session时指定：

with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
    with tf.device('/cpu:0'):
        ## your code

上述代码中，with tf.device('/cpu:0')表示使用第一个CPU。

1. 示例说明

以下是两个Tensorflow使用CPU的示例：

（1）在CPU上训练线性回归模型

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

# 随机生成训练数据 
x_train = np.random.rand(100).astype(np.float32) 
y_train = 3 * x_train + 2 

# 定义模型 
x = tf.placeholder(tf.float32, name='x') 
y = tf.placeholder(tf.float32, name='y') 
w = tf.Variable(0.0, name='weight') 
b = tf.Variable(0.0, name='bias') 
y_pred = x * w + b 

# 定义损失函数和优化器 
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_pred)) 
sgd = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss) 

# 使用CPU进行训练 
with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess: 
    sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
    for i in range(100): 
        _, l = sess.run([sgd, loss], feed_dict={x: x_train, y: y_train}) 
        print('Epoch %d: Loss: %f' % (i, l)) 

在上述示例中，我们首先定义了一个随机数据集，并使用Tensorflow定义了一个线性回归模型。之后，我们使用CPU进行了100轮训练。

（2）在CPU上进行模型推断

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

# 定义模型 
x = tf.placeholder(tf.float32, name='x') 
w = tf.Variable(0.0, name='weight') 
b = tf.Variable(0.0, name='bias') 
y_pred = x * w + b 

# 使用CPU进行模型推断 
with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess: 
    sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
    saver = tf.train.Saver() 
    saver.restore(sess, 'model') 
    x_test = 2.5 
    y_test = sess.run(y_pred, feed_dict={x: x_test}) 
    print('Predicted value: %f' % y_test) 

在上述示例中，我们首先定义了一个线性回归模型，并使用CPU进行推断。需要注意的是，我们还使用了Tensorflow的模型保存和加载功能来加载了之前训练好的模型，并在输入为2.5的情况下进行了推断。