我使用的是tensorflow gpu。我想使用GTX1070，但tensorflow gpu使用我的CPU。我不知道 怎么办。
我使用CUDA 9.0和CUDNN 7.1。4.我的tensorflow gpu版本是1.9。
在官网链接上运行此命令后
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
2018-07-30 10:53:43.369025：I T：\src\github\tenorflow\tenorflow\core\平台\cpu_feature_guard.cc:141]您的CPU支持未编译此TensorFlow二进制文件以使用的指令：AVX2 2018-07-30 10:53:43.829922：I T：\src\github\tenorflow\tenorflow\core\common_runtime\gpu\<--PLHD-1/>]找到设备0与属性：名称：GeForce GTX 1070主要：6次要：1内存ClockRIN（GHz）：1.683 pciBusID：0000:01:00.0总计内存：8.00GiB自由内存：6.63GiB2018-07-30 10:53:43.919043：I T：\src\github\tenorflow\tenorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1392]找到设备1与属性：名称：GeForce GTX 1050主要：6次要：1内存Clock速率（GHz）：1.455 pciBusID：0000:05:00.0总计内存：2.00GiB自由内存：1.60GiB2018-07-30 10:53:43.926001：I T：\src\github\tenorflow\tenorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1456]忽略可见的gpu设备（设备： 1，名称： GeForce GTX 1050，pci总线id：0000:05:00.0，计算能力： 6.1），Cuda多处理器计数： 5。要求的最小计数是8。您可以使用env varTF_MIN_GPU_MULTIPROCESSOR_COUNT调整此要求。2018-07-30 10:53:43.934810： I T：\src\github\tenorflow\tenorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1471]添加可见的gpu设备：0 2018-07-30 10:53:44.761551： I T：\src\github\tenorflow\tenorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:952]设备互连StreamExecator与强度1边缘矩阵：2018-07-30 10:53:44.765678： I T：\src\github\tenorflow\tenorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:958] 0 1 2018-07-30 10:53:44.768363： I T：\src\github\tenorflow\Tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:971] 0： N N 2018-07-30 10:53:44.771773： I T：\src\github\tenorflow\tenorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:971] 1： N N 2018-07-30 10:53:44.774913： I T：\src\github\tenorflow\TensorFlow\co在这里输入codere\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1084]创建TensorFlow设备（/作业：localhost/replica： 0/任务： 0/设备： GPU： 0与6395 MB内存）-
正如我可以看到从日志摘录您的tenstorflow引擎-它使用GPU设备0
(/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 6395 MB memory) -> physical
GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1070, pci bus id: 0000:01:00.0, compute
capability: 6.1)
但拒绝使用GeForce GTX 1050。这是可能的，因为环境变量TF_MIN_GPU_MULTIPROCESSOR_COUNT似乎设置为8。
尝试将其设置为5的值，如之前在日志中建议的：
设置TF_MIN_GPU_MULTIPROCESSOR_COUNT=5
如果要确定使用了哪个设备，请使用初始化会话
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
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