在tensorflow中，我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备，可以指定运行在GPU还是CUP上，以及哪块GPU上。

设置使用GPU

使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行：

import tensorflow as tf

with tf.device('/gpu:1'):
  v1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v1')
  v2 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v2')
  sumV12 = v1 + v2

  with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
    print sess.run(sumV12)

ConfigProto() 中参数 log_device_placement=True  会打印出执行操作所用的设备，以上输出：

如果安装的是GPU版本的tensorflow，机器上有支持的GPU，也正确安装了显卡驱动、CUDA和cuDNN，默认情况下，Session会在GPU上运行：

import tensorflow as tf

v1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v1')
v2 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v2')
sumV12 = v1 + v2

with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
  print sess.run(sumV12)

默认在GPU:0上执行：

设置使用cpu

tensorflow中不同的GPU使用/gpu:0和/gpu:1区分，而CPU不区分设备号，统一使用 /cpu:0

import tensorflow as tf

with tf.device('/cpu:0'):
  v1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v1')
  v2 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v2')
  sumV12 = v1 + v2

  with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
    print sess.run(sumV12)

到此这篇关于详解tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备实现的文章就介绍到这了,更多相关tensorflow运行GPU或CPU内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！