详解tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备实现

在 TensorFlow 中，我们可以使用 tf.device() 函数来指定 TensorFlow 运行的 GPU 或 CPU 设备。这个函数可以帮助我们更好地控制 TensorFlow 的计算资源，提高代码的性能和效率。下面是详解 tf.device() 函数的完整攻略。

1. tf.device() 函数的基本用法

在 TensorFlow 中，我们可以使用 tf.device() 函数来指定 TensorFlow 运行的设备。可以使用以下代码来指定设备：

import tensorflow as tf

with tf.device("/device:GPU:0"):
    # 在这里定义 TensorFlow 计算图

在这个示例中，我们使用 tf.device() 函数来指定 TensorFlow 运行的 GPU 设备。在设备作用域中定义的 TensorFlow 计算图会自动分配到指定的设备上运行。

2. tf.device() 函数的高级用法

在 TensorFlow 中，我们可以使用 tf.device() 函数来指定 TensorFlow 运行的设备，并使用 tf.Session() 函数来创建一个 TensorFlow 会话。可以使用以下代码来指定设备并创建会话：

import tensorflow as tf

with tf.device("/device:GPU:0"):
    # 在这里定义 TensorFlow 计算图

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
with tf.Session(config=config) as sess:
    # 在这里运行 TensorFlow 计算图

在这个示例中，我们使用 tf.device() 函数来指定 TensorFlow 运行的 GPU 设备，并使用 tf.Session() 函数来创建一个 TensorFlow 会话。我们还使用了 tf.ConfigProto() 函数来配置 TensorFlow 会话的参数，以便更好地控制 TensorFlow 的计算资源。最后，我们使用 with 语句来运行 TensorFlow 计算图。

示例1：使用 tf.device() 函数指定 GPU 设备

import tensorflow as tf

with tf.device("/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)

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
with tf.Session(config=config) as sess:
    # 在这里运行 TensorFlow 计算图

在这个示例中，我们使用 tf.device() 函数来指定 TensorFlow 运行的 GPU 设备。我们首先定义了一个名为 x 的占位符，一个名为 w 的变量和一个名为 b 的变量。然后，我们使用 tf.nn.softmax() 函数来定义一个名为 y 的 TensorFlow 计算图。最后，我们使用 tf.Session() 函数来创建一个 TensorFlow 会话，并使用 with 语句来运行 TensorFlow 计算图。

示例2：使用 tf.device() 函数指定 CPU 设备

import tensorflow as tf

with tf.device("/device:CPU: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)

with tf.Session() as sess:
    # 在这里运行 TensorFlow 计算图

在这个示例中，我们使用 tf.device() 函数来指定 TensorFlow 运行的 CPU 设备。我们首先定义了一个名为 x 的占位符，一个名为 w 的变量和一个名为 b 的变量。然后，我们使用 tf.nn.softmax() 函数来定义一个名为 y 的 TensorFlow 计算图。最后，我们使用 tf.Session() 函数来创建一个 TensorFlow 会话，并使用 with 语句来运行 TensorFlow 计算图。