我有一台带有离散GPU和专用GPU的游戏笔记本电脑(NVIDIA GeForce RTX 3070(。
我在tensorflow上训练神经网络的速度非常慢。比另一台CPU和GPU规格极低的笔记本电脑慢很多倍。
我认为速度慢的原因是tensorflow可能在专用GPU上运行，因为当我禁用专用GPU时，训练时间会加快，大约快10倍。这些都是巨大的差异，一个数量级。
我知道默认情况下内核在专用GPU上运行，因为当我在会话中间禁用专用GPU时，内核会死亡。
因此，我认为禁用专用GPU迫使它在CPU(AMD Ryzen 9 5900HX(上运行，这应该会更好。
我用Jupyter笔记本在Anaconda上运行这个。
我如何强制它由CPU而不是我的GPU使用。
编辑：这似乎是一个复杂的问题。更多信息。
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在禁用专用GPU的情况下，根据任务管理器的说法，训练时GPU使用率为0%(如预期(，CPU使用率为40%。
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但在启用专用GPU的情况下，训练时，GPU使用率约为10%，CPU使用率约20%。这比上面的慢10倍。为什么它同时使用两者，但CPU更少？
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根据任务管理器的说法，在启用专用GPU的情况下(即正常情况下(，scikit learn使用CPU而不是GPU。所以这个问题是张量流特有的。
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在会话中间杀死专用GPU不仅会导致内核崩溃，还会导致打开Jupyter笔记本电脑。
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强制Anaconda和Jupyter Notebook在Windows设置中使用集成GPU而不是专用GPU并不能解决问题。它仍在使用专用GPU。
只需告诉tensorflow这样做：
with tf.device("/CPU:0"): #name might vary
model.fit(...)