Tensorflow中使用cpu和gpu有什么区别

TensorFlow是一款非常流行的深度学习框架，它支持在CPU和GPU上运行，那么在TensorFlow中使用CPU和GPU有什么区别呢？下面我们来详细讲解。

CPU和GPU的区别

CPU和GPU都是计算设备，但是它们的设计目标不同。CPU的设计目标是全能，适合运行复杂、分支较多的任务，比如浏览器、办公软件等。而GPU的设计目标是专业的并行计算，它采用了大量的计算核心和专业的并行计算架构，能够快速地完成大规模的并行计算任务，比如图像处理、视频编解码、深度学习等。

在TensorFlow中，使用CPU和GPU的主要区别在于运算速度。由于GPU拥有大量的计算核心和专业的并行计算架构，所以在进行大规模的并行计算任务时，GPU的运算速度比CPU快很多，甚至可以提高几十倍的速度。而对于复杂、分支较多的任务，由于CPU的设计目标是全能，CPU的性能也比GPU更加优秀。

在TensorFlow中使用CPU和GPU

如果您的计算机拥有GPU，那么您可以选择在TensorFlow中使用GPU来运行深度学习模型，从而提高运算速度。下面我们来演示如何在TensorFlow中使用CPU和GPU。

使用CPU

在TensorFlow中，使用CPU运算是默认设置，无需进行任何额外的设置。如果您没有安装GPU，或者不想使用GPU进行计算，直接使用TensorFlow即可。

使用GPU

如果您的计算机已经安装了GPU，那么您可以通过以下步骤来设置在TensorFlow中使用GPU：

安装CUDA和cuDNN

在使用GPU之前，您需要先安装CUDA和cuDNN。CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，可以实现在GPU上进行加速计算。cuDNN是NVIDIA提供的深度神经网络库，可以提高深度神经网络在GPU上的运算速度。安装过程可以参考官方文档。

安装TensorFlow

在安装TensorFlow时，您需要选择合适的版本。如果您的计算机有GPU，那么您需要安装支持GPU的版本，例如：pip install tensorflow-gpu。如果您没有GPU，或者不想使用GPU，那么您可以安装不带GPU支持的版本：pip install tensorflow。

安装完成后，您需要进行一些设置，使TensorFlow能够使用GPU进行运算。具体来说，您需要设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，并将其设置为可以使用的GPU设备的编号。例如，将其设置为0表示使用第一张GPU设备进行计算：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"

编写代码

在进行深度学习模型的训练或预测时，您只需要在代码中加入以下一行代码，就可以启用GPU进行加速计算：

with tf.device('/gpu:0'):
    # 您的计算代码

在上述代码中，/gpu:0表示使用第一张GPU设备进行计算。您可以根据需要设置不同的设备编号。

示例

下面我们以MNIST手写数字识别任务为例，演示如何通过CPU和GPU进行训练，并比较它们的运算速度。

使用CPU

在使用CPU训练MNIST任务时，我们只需要使用TensorFlow即可。下面的代码演示了如何使用CPU训练MNIST模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 加载MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

# 设置模型参数
learning_rate = 0.1
epochs = 10
batch_size = 100

# 定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 定义损失函数和优化器
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cross_entropy)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for epoch in range(epochs):
        for i in range(mnist.train.num_examples // batch_size):
            batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
            sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
        acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})
        print("Epoch:", "%04d" % (epoch + 1), "accuracy=", "{:.9f}".format(acc))

使用GPU

在使用GPU训练MNIST任务时，我们需要在上述代码中加入对GPU的支持，具体来说，我们需要将计算代码包装在with tf.device('/gpu:0'):语句块中。下面的代码演示了如何使用GPU训练MNIST模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 设置GPU设备编号
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"

# 加载MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

# 设置模型参数
learning_rate = 0.1
epochs = 10
batch_size = 100

# 定义模型
with tf.device('/gpu:0'):
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
    W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
    b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
    y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 定义损失函数和优化器
with tf.device('/gpu:0'):
    y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
    cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cross_entropy)

# 定义准确率
with tf.device('/gpu:0'):
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for epoch in range(epochs):
        for i in range(mnist.train.num_examples // batch_size):
            batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
            sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
        acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})
        print("Epoch:", "%04d" % (epoch + 1), "accuracy=", "{:.9f}".format(acc))