Tensoflow API笔记(N) 设备指定
- 不过,如果传入的是一个设备名称字符串,那么在此环境中构造的所有操作都将被分配给带有该名称的设备,除非被其他嵌套的设备环境(其他的tf.device)所覆盖。
- 如果传入的是一个函数,它将被当作一个从操作对象到设备名称字符串的函数,并在每次创建新操作时调用它。操作将被分配给带有返回名称的设备。
- 如果是None,所有的来自代码段上下文的设备调用将被忽略。
with g.device('/device:GPU:0'):
# All operations constructed in this context will be placed
# on GPU 0.
with g.device(None):
# All operations constructed in this context will have no
# assigned device. # Defines a function from `Operation` to device string.
def matmul_on_gpu(n):
if n.type == "MatMul":
return "/device:GPU:0"
else:
return "/cpu:0" with g.device(matmul_on_gpu):
# All operations of type "MatMul" constructed in this context
# will be placed on GPU 0; all other operations will be placed
# on CPU 0.
# Place the operations on device "GPU:0" in the "ps" job.
device_spec = DeviceSpec(job="ps", device_type="GPU", device_index=0)
with tf.device(device_spec):
# Both my_var and squared_var will be placed on /job:ps/device:GPU:0.
my_var = tf.Variable(..., name="my_variable")
squared_var = tf.square(my_var)
如果一个DeviceSpec被部分指定,将根据定义的范围与其他DeviceSpecs合并,在内部内定义的DeviceSpec组件优先于在外层内定义的组件。
with tf.device(DeviceSpec(job="train", )):
with tf.device(DeviceSpec(job="ps", device_type="GPU", device_index=0):
# Nodes created here will be assigned to /job:ps/device:GPU:0.
with tf.device(DeviceSpec(device_type="GPU", device_index=1):
# Nodes created here will be assigned to /job:train/device:GPU:1.
- Job: 作业名称
- Replica: 用于复制job的索引.
- Task: 任务索引.
- Device type: 设备类型 ("CPU" or "GPU").
- Device index: 设备索引,如果未指定,则可以使用任意的设备。
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