Tensorflow GPU使用综述

当机器中存在多个设备可以支持tensorflow时，tensorflow会根据版本不同自动检测使用默认设备进行运算操作，也可以通过手动指派tensorflow中数据运行的支持设备。

tensorflow中设备格式：cpu ---'/cpu:0'      '/cpu:1'

                                      gpu---'/gpu:0'      '/gpu:1'      '/gpu:2'

查看变量或运算在那个设备上的设置：log_device_placement

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

不同版本的tensorflow默认的设备可能不一样，这里默认使用的是cpu设备

一.手动指定设备

通过with tf.device可以指定运行设备

with tf.device('/gpu:0'):
    x = tf.constant([1.0, 2.0], shape=[1, 2], name='x')

二.设备不存在时设置

当指派的设备不存在时通过设置allow_soft_placement来避免报InvalidArgumentError 错

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(
      allow_soft_placement=True, log_device_placement=True))

三.多GPU集群训练

通过tf.device(d)来指定运行设备。

ops = []
for d in ['/gpu:2', '/gpu:3']:
  with tf.device(d):
    a = tf.constant([1.0, 2.0], shape=[1, 2])
    b = tf.constant([1.0, 2.0], shape=[ 2,1])
    ops.append(tf.matmul(a, b))
with tf.device('/cpu:0'):
  sum = tf.add_n(ops)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print sess.run(sum)

多GPU集群训练需要将模型参数更新和梯度均值计算放在cpu完成，不同GPU上计算不同数据，整体数据都计算完后到cpu中累计求均值。

（注：完全异步计算会产生次优训练效果，而完全同步又会出现训练速度太慢的现象，所以采用多GPU集成训练是当前比较合适的方法）

最后

以上就是无奈手链为你收集整理的Tensorflow GPU使用综述的全部内容，希望文章能够帮你解决Tensorflow GPU使用综述所遇到的程序开发问题。

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