我正在使用Windows 7.在我测试了GPU中的tensorflow之后，在cpu上已经测试过的模型上，这个问题很慢，我用以下方法切换到cpu：
tf.device("/cpu:0")
我假设我可以通过以下方式切换回gpu：
tf.device("/gpu:0")
但是当我尝试使用此配置重新运行时，我从Windows收到以下错误消息：
该设备＆＃34; NVIDIA Quadro M2000M＆＃34;不是交换设备，不能删除。
使用＆＃34; nvida-smi＆＃34;我找了我的GPU，但系统说GPU不存在。
我重新启动了我的笔记本电脑，测试了GPU是否存在＆＃34; nvida-smi＆＃34;并且GPU被认出来了。
我再次导入tensorflow并再次启动我的模型，但是弹出相同的错误消息并且我的GPU消失了。
其中一个tensorflow配置文件中的配置是否有问题？还是Keras文件？我可以改变什么来重新开始这项工作？你知道为什么GPU比8 CPU慢得多吗？
答案 0 :(得分：-1)
解决方案：重新安装tensorflow-gpu对我有用。
但是仍然存在为什么会发生这种情况以及如何在gpu和cpu之间切换的问题？我不想使用第二个虚拟环境。