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。
设置使用GPU
使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行：
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
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)
关于使用tf.device()怎么指定运行tensorflow就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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