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如果我們用C++編寫程序只能應(yīng)用在單個(gè)CPU核心上，當(dāng)需要并行運(yùn)行在多個(gè)GPU上時(shí)，我們需要從頭開(kāi)始重新編寫程序。但是Tensorflow并非如此。因其具有符號(hào)性，Tensorflow可以隱藏所有這些復(fù)雜性，可輕松地將程序擴(kuò)展到多個(gè)CPU和GPU。

例如在CPU上對(duì)兩個(gè)向量相加示例。

同樣也可以在GPU上完成。

  讓我們以更一般的形式重寫它。

上面就是用2塊GPU并行訓(xùn)練來(lái)擬合一元二次函數(shù)。注意：當(dāng)用多塊GPU時(shí)，模型的權(quán)重參數(shù)是被每個(gè)GPU同時(shí)共享的，所以在定義的時(shí)候我們需要使用tf.get_variable()，它和其他定義方式區(qū)別，我在之前文章里有講解過(guò)，在這里我就不多說(shuō)了。大家自己親手試試吧。

感謝各位的閱讀，以上就是“Tensorflow數(shù)據(jù)并行多GPU處理方法”的內(nèi)容了，經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)Tensorflow數(shù)據(jù)并行多GPU處理方法這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！

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