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。

成都一家集口碑和实力的网站建设服务商，拥有专业的企业建站团队和靠谱的建站技术，十多年企业及个人网站建设经验 ,为成都上千家客户提供网页设计制作,网站开发,企业网站制作建设等服务,包括成都营销型网站建设，成都品牌网站建设，同时也为不同行业的客户提供做网站、成都网站制作的服务,包括成都电商型网站制作建设,装修行业网站制作建设，传统机械行业网站建设,传统农业行业网站制作建设。在成都做网站,选网站制作建设服务商就选成都创新互联公司。

设置使用GPU

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：

设置使用cpu

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。

名称栏目：使用tf.device()怎么指定运行tensorflow-创新互联
网页路径：http://ybzwz.com/article/dpoges.html