tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备
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 tfwith 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 + v2with 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 tfv1 = 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 + v2with 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 tfwith 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 + v2with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:print sess.run(sumV12)
转载于:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9411709.html
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