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今天发现一个怪现象，在训练keras时，发现不使用GPU进行计算，而是采用CPU进行计算，导致计算速度很慢。

用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况：

from tensorflow.python.client import device_lib

print(device_lib.list_local_devices())

可用设备为：

[name: "/device:CPU:0"

device_type: "CPU"

memory_limit: 268435456

locality {

}]

原来只有一个CPU设备可用了。于是检查下tensorflow的版本情况：

pip3 list

各应用版本为：

tensorflow          1.10.1

tensorflow-gpu      1.9.0

原来我升级了tensorflow版本，忘记了升级tensorflow-gpu版本，现在两个版本有代差，而tensorflow默认选择版本高的CPU版本来计算了。

那就升级tensorflow-gpu吧：

pip3 install --index-url http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com --upgrade tensorflow-gpu

再次检测可用设备情况，结果如下：

2018-09-04 10:51:22.996654: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1405] Found device 0 with properties: 
name: GeForce GTX 1060 5GB major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.7085
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 4.94GiB freeMemory: 4.23GiB
2018-09-04 10:51:22.996666: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1484] Adding visible gpu devices: 0
2018-09-04 10:51:23.189923: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:965] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2018-09-04 10:51:23.189953: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:971]      0 
2018-09-04 10:51:23.189959: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:984] 0:   N 
2018-09-04 10:51:23.190105: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1097] Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 3969 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1060 5GB, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 15761951721866580392
, name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 4161994752
locality {
  bus_id: 1
  links {
  }
}
incarnation: 16066826866269340415
physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce GTX 1060 5GB, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1"
]

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tensorflow 使用CPU而不使用GPU的问题解决

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