（一）前言

当我们调用sess.run()方法执行训练操作时，程序内部会首先提取单步训练操作依赖的所有前置操作。这些操作的节点共同组成一幅子图。然后，程序会将子图中的计算节点、存储节点和数据节点按照各自的执行设备分类，相同设备上的节点组成了一幅局部图，每个设备的局部图在实际执行是，根据节点间的依赖关系将各个节点有序地加载到设备上执行。对于单机程序来说，相同机器上不同编号的CPU或是GPU就是不同的设备，我们可以在创建节点时指定执行该节点的设备，这一节我们就来接介绍如何使用tf.device方法指定节点执行设备。

（二）tf.device方法指定节点执行设备

import tensorflow as tf# 在0号CPU上执行的存储节点
with tf.device("/cpu:0"):v = tf.Variable(2.0)
# 在0号GPU上执行的计算节点
with tf.device("/gpu:0"):z = tf.matmul(x, y)

同时，tf.device方法也支持嵌套使用，如果我们希望把计算量小的存储节点和数据节点放在CPU上执行，把计算量大的节点放在GPU上执行，可以按照以下方式实现：

with tf.device("/cpu:0"):
import tensorflow as tf# 在0号CPU上执行的存储节点
with tf.device("/cpu:0"):x = tf.placeholder(···)w = tf.placeholder(···)b = tf.placeholder(···)
# 在0号GPU上执行的计算节点    with tf.device("/gpu:0"):y = tf.matmul(w, x) + by_ = tf,placeholder(···)

（三）总结

在本节中我们介绍了如何使用tf.device方法指定节点的执行设备，有任何问题评论区留言，我会尽快回复，谢谢支持！

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TensorFlow实践（15）——使用tf.device方法指定节点执行设备

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（一）前言

（二）tf.device方法指定节点执行设备

（三）总结

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