在一套标准的系统上通常有多个计算设备. TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备. 我们用指定字符串 strings 来标识这些设备. 比如:
“/cpu:0”: 机器中的 CPU
“/gpu:0”: 机器中的 GPU, 如果你有一个的话.
“/gpu:1”: 机器中的第二个 GPU, 以此类推…
如果一个 TensorFlow 的 operation 中兼有 CPU 和 GPU 的实现, 当这个算子被指派设备时, GPU 有优先权. 比如matmul中 CPU 和 GPU kernel 函数都存在. 那么在 cpu:0 和 gpu:0 中, matmul operation 会被指派给 gpu:0 .
# 新建一个graph.
with tf.device(’/cpu:0’):
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name=‘a’)
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name=‘b’)
c = tf.matmul(a, b)
# 新建session with log_device_placement并设置为True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# 运行这个op.
print sess.run©
在多GPU系统里使用单一GPU
with tf.device(’/gpu:2’):
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name=‘a’)
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name=‘b’)
c = tf.matmul(a, b)
# 新建 session with log_device_placement 并设置为 True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# 运行这个 op.
print sess.run©
使用多个 GPU
c = []
for d in [’/gpu:2’, ‘/gpu:3’]:
with tf.device(d):
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3])
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2])
c.append(tf.matmul(a, b))
with tf.device(’/cpu:0’):
sum = tf.add_n©
# 新建session with log_device_placement并设置为True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# 运行这个op.
print sess.run(sum)