Tensorflow细节-P319-使用GPU基本的操作

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如果什么都不加，直接运行装了GPU的Tensorflow，结果是这样子的

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b')
c = a + b

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))  # 通过log_device_placement参数来记录运行每一个运算的设备。
print(sess.run(c))

来来来，看图

当指定cpu还是GPU时：

import tensorflow as tf


# 通过tf.device将运算指定到特定的设备上。
with tf.device('/cpu:0'):
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a')
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b')

with tf.device('/gpu:0'):
     c = a + b

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(c))

结果就变成了这样子：

最后一个

import tensorflow as tf


a_cpu = tf.Variable(0, name="a_cpu")
with tf.device('/gpu:0'):
    a_gpu = tf.Variable(0, name="a_gpu")
    # 通过allow_soft_placement参数自动将无法放在GPU上的操作放回CPU上。
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True))
sess.run(tf.global_variables_initializer())

结果：

Tensorflow细节-P319-使用GPU基本的操作

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原文地址：https://www.cnblogs.com/liuboblog/p/11680272.html