Запуск TensorFlow на CPU вместо GPU без переписывания кода

Быстрый ответ

Чтобы TensorFlow функционировал исключительно на процессоре, присвойте переменной окружения CUDA_VISIBLE_DEVICES пустые кавычки. В самом начале Python-скрипта добавьте слудующие две строки:

import os
# Форсируем работу только на процессоре.
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = ''
import tensorflow as tf

Этот умный ход отправляет TensorFlow в мир, где существует только процессор.

Достигаем максимума производительности

Переключить TensorFlow для работы на процессоре довольно просто, но вот отдельная задача — заставить процессор работать на полной мощности. Вот несколько советов для оптимизации производительности процессора:

• Скорость масштабирования: Пишите код с учётом возможного увеличения данных вашего проекта — объём данных имеет значение.
• Параллельная обработка данных: Увеличивайте производительность за счёт параллелизации задач. Настройте TensorFlow с помощью функции tf.config.threading.set_intra_op_parallelism_threads().
• Кэширование результатов: Организуйте кэширование вычислений, чтобы TensorFlow не выполнял одну и ту же задачу несколько раз без необходимости.
• Эффективное использование алгоритмов: Минимизируйте вычислительную нагрузку. Уменьшение количества требуемых процессорных циклов позволит вам подняться на новый уровень.
• Управление памятью: TensorFlow имеет навыки эффективного использования памяти, но ваше вмешательство может значительно улучшить работу системы, особенно при использовании больших моделей.

Визуализация

Процесс работы с TensorFlow может варьироваться: быстрый при использовании GPU и более обдуманный при использовании CPU:

| Вид работы   | Классификация             | Описание                         |
| --------------------- | ------------------- | -------------------------------- |
| TensorFlow на GPU     | 🚀 Скоростной путь | Легко пройти мимо деталей |
| TensorFlow на CPU     | 🚶‍♖ Дорога деталей | Тщательно анализируя каждый шаг         |

✨ Чтобы переключиться на работу с процессором, используйте следующую команду:

import os
# GPU на паузе, CPU в действии.
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'

До: GPU 🚀 прошла мимо, не замечая деталей
После: CPU 🚶‍♖ анализирует все детали, наслаждается каждым процессом

Максимальное использование CPU

Если вам требуется полный контроль над тем, как TensorFlow использует процессор, следуйте этим советам для продвинутых пользователей:

• Логирование работы с устройствами: Позволяет следить за распределением задач TensorFlow по ресурсам. Включать можно через tf.debugging.set_log_device_placement(True).
• Ручное управление устройствами: Контролируйте, какие операции и на каком устройстве выполняются, устанавливая необходимые устройства вручную с помощью with tf.device('/CPU:0').
• Настройка через Protobuf: Продвинутые настройки Protobuf позволят утончённо настроить производительность TensorFlow под ваши требования.
• Следите за обновлениями: Не пропускайте последние обновления и оптимизации TensorFlow, следя за проектом на GitHub.

Полезные материалы

1. Установка TensorFlow через pip — Официальное руководство по установке TensorFlow для работы как на процессоре, так и на GPU.
2. Перенастройка TensorFlow для работы с CPU — Советы от сообщества программистов по переключению TensorFlow на работу только с процессором.
3. tf.config.threading.set_intra_op_parallelism_threads | TensorFlow v2.15.0.post1 — Руководство по настройке потоков для увеличения производительности в TensorFlow.
4. Использование GPU в TensorFlow Core — Объяснение процесса ручного распределения устройств для эффективного управления ресурсами.
5. Повышение производительности TensorFlow с помощью Profiler | TensorFlow Core — Советы по улучшению производительности TensorFlow путем выявления и устранения узких мест.