tf.device()指定运行设备

• 在tensorflow中，模型可以在本地的GPU或者CPU上运行，用户可以指定模型运行的设备。
• 通常，如果Tensorflow版本是GPU版本，而且你的电脑上配置有符合条件的显卡，那么在不做任何配置的情况下，模型是默认运行在显卡上的。
• 如果要切换成CPU运行，可以调用tf.device(device_name)函数，其中device_name格式如/cpu:0，其中的0表示设备号，TF不区分CPU，设置为0即可。GPU区分设备号\gpu:0和\gpu:1表示两张不同的显卡。
• 在某些情况下，由于显存有限，即使在GPU下跑模型，也会将Tensor存储在内存里，相对来说，内存比显存大很多，于是就需要人为的设置指定CPU设备。这种形势下，可以看到，如：

  with tf.device("/cpu:0"):
      build_CNN()

  需要注意的是，这个方法会减少显存的负担，但从内存把数据传到显存非常慢，会延长耗时。

        参考自https://blog.youkuaiyun.com/LoseInVain/article/details/78814091