tensorflow指定CPU与GPU运算的方法实现

下面是关于“tensorflow指定CPU与GPU运算的方法实现”的完整攻略。

背景

TensorFlow是目前最流行的机器学习框架之一，它支持在CPU和GPU上进行计算，这样就可以加速训练和推理过程。然而，在某些情况下，我们希望手动指定使用CPU和GPU进行计算的方式，以便更好地控制计算流程。

解决方案

TensorFlow提供了一些方法可以帮助我们手动指定CPU和GPU进行计算，这些方法包括：

1. 指定默认设备

我们可以使用with tf.device('/cpu:0'):和with tf.device('/gpu:0'):语句分别将操作指派给CPU和GPU。具体地，我们可以按照以下方式指定默认设备：

import tensorflow as tf

# 指定CPU作为默认设备
with tf.device('/cpu:0'):
    x = tf.Variable(1.0)

# 指定GPU作为默认设备
with tf.device('/gpu:0'):
    y = tf.Variable(1.0)

2. 显式指定设备

如果我们想要将特定操作放在指定的设备上，我们可以使用tf.device方法。

import tensorflow as tf

# 显式指定设备
with tf.device('/cpu:0'):
    x = tf.Variable(1.0)

with tf.device('/gpu:0'):
    y = tf.Variable(1.0)

# 在CPU和GPU上执行操作
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(x))
    print(sess.run(y))

在上述代码中，我们使用tf.device方法将变量x放在CPU上，将变量y放在GPU上。然后，我们使用with tf.Session() as sess:语句打开一个会话，并执行sess.run来计算变量x和y。由于我们在创建变量时已经显式指定了它们所在的设备，这些变量将被相应地计算。

3. 指定操作在特定的设备上执行

如果我们想要将特定操作放在指定的设备上，我们可以在创建操作时使用tf.device方法。

import tensorflow as tf

# 显式指定设备
with tf.device('/cpu:0'):
    a = tf.constant(1.0, shape=[100, 100])
    b = tf.constant(2.0, shape=[100, 100])
    c = tf.matmul(a, b)

# 在CPU和GPU上执行操作
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(c)

在上述代码中，我们使用tf.device方法将矩阵乘法操作c = tf.matmul(a, b)放在CPU上，而不是默认情况下的GPU。然后，我们使用with tf.Session() as sess:语句打开一个会话，并执行sess.run来计算变量c。由于我们使用了tf.device方法将c放在CPU上，这个操作将在CPU上执行，而不是默认的GPU上。

结论

通过以上方法，我们可以在TensorFlow中手动指定CPU和GPU进行计算，这样可以更好地控制计算流程。在使用这些方法时，需要注意选择适当的设备和正确的方法。