tensorflow模型在實際上線進行預測的時候，使用CPU工作

最近已經訓練好了一版基於DeepLearning的文本分類模型，TextCNN原理。在實際的預測中，如果默認模型會優先選擇GPU那么每一次實例調用，都會加載GPU信息，這會造成很大的性能降低。

那么，在使用的過程中我們無關乎使用GPU還是CPU，使用CPU反而是很快的，所以在有GPU的服務器部署模型，代碼之前加入os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=-1，這樣事情就好解決了。