Tensorflow细节-P319-使用GPU基本的操作

如果什么都不加，直接运行装了GPU的Tensorflow，结果是这样子的

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a')

b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b')

c = a + b

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))  # 通过log_device_placement参数来记录运行每一个运算的设备。

print(sess.run(c))

来来来，看图

当指定cpu还是GPU时：

import tensorflow as tf

# 通过tf.device将运算指定到特定的设备上。

with tf.device('/cpu:0'):

	a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a')

	b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b')

with tf.device('/gpu:0'):

     c = a + b

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

print(sess.run(c))

结果就变成了这样子：

最后一个

import tensorflow as tf

a_cpu = tf.Variable(0, name="a_cpu")

with tf.device('/gpu:0'):

	a_gpu = tf.Variable(0, name="a_gpu")

	# 通过allow_soft_placement参数自动将无法放在GPU上的操作放回CPU上。

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

sess.run(tf.global_variables_initializer())

结果：

巴特西

Tensorflow细节-P319-使用GPU基本的操作

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