TensorFlow使用GPU计算加速

最新推荐文章于 2025-06-28 09:43:33 发布

yyyzhhhhh

最新推荐文章于 2025-06-28 09:43:33 发布

阅读量5.3k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： tensorflow

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a13602955218/article/details/80994126

本文介绍了如何在TensorFlow中使用GPU进行计算加速，包括设置GPU设备、处理不支持GPU的操作、动态分配GPU显存及调整显存占用比例。通过设置log_device_placement、allow_soft_placement、allow_growth和per_process_gpu_memory_fraction等参数，实现更高效和灵活的GPU资源利用。

使用方法：tf.device(‘/cpu:0’)或tf.device(‘/gpu:0’)。

实例：

import tensorflow as tf

with tf.device('/cpu:0'):
    a = tf.constant([1.,2.,3.],shape=[3],name='a')
    b = tf.constant([2.,3.,4.],shape=[3],name='b')
with tf.device('/gpu:0'):
    c = a + b

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