TensorFlow指定CPU和GPU设备操作详解

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TensorFlow 支持 CPU 和 GPU。它也支持分布式计算。可以在一个或多个计算机系统的多个设备上使用 TensorFlow。

TensorFlow 将支持的 CPU 设备命名为“/device:CPU:0”(或“/cpu:0”),第 i 个 GPU 设备命名为“/device:GPU:I”(或“/gpu:I”)。

如前所述,GPU 比 CPU 要快得多,因为它们有许多小的内核。然而,在所有类型的计算中都使用 GPU 也并不一定都有速度上的优势。有时,比起使用 GPU 并行计算在速度上的优势收益,使用 GPU 的其他代价相对更为昂贵。

为了解决这个问题,TensorFlow 可以选择将计算放在一个特定的设备上。默认情况下,如果 CPU 和 GPU 都存在,TensorFlow 会优先考虑 GPU。

TensorFlow 将设备表示为字符串。本节展示如何在 TensorFlow 中指定某一设备用于矩阵乘法的计算。

具体做法

  • 要验证 TensorFlow 是否确实在使用指定的设备(CPU 或 GPU),可以创建会话,并将 log_device_placement 标志设置为 True,即:



     

本文标题:TensorFlow指定CPU和GPU设备操作详解

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