大橙子网站建设,新征程启航
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这篇文章给大家介绍使用tf.device()怎么指定运行tensorflow,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。
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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:
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)
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