tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备
在tensorflow中，我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备，可以指定运行在GPU还是CUP上，以及哪块GPU上。 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