2016-09-08 9 views
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पढ़ना उपयोग करने के लिए: https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/resources/faq.html यह कहता है:कॉन्फ़िगर Tensorflow सभी CPU के

TensorFlow सभी उपकरणों (GPUs और सीपीयू) उपलब्ध मेरी मशीन पर का उपयोग करना पड़ता है?

टेंसरफ्लो एकाधिक जीपीयू और सीपीयू का समर्थन करता है। कैसे के बारे में विवरण के लिए टेंसरफ्लो के साथ GPUs का उपयोग करने के लिए दस्तावेज देखें, टेंसरफ्लो डिवाइसों पर संचालन असाइन करता है, और सीआईएफएआर -10 ट्यूटोरियल एक उदाहरण मॉडल के लिए जो एकाधिक GPUs का उपयोग करता है।

ध्यान दें कि टेंसरफ्लो केवल गणना की क्षमता 3.5 से अधिक GPU डिवाइस का उपयोग करता है।

क्या इसका मतलब यह है कि टेन्सफोर्लो स्वचालित रूप से दिए गए मशीन पर सभी सीपीयू का उपयोग कर सकता है या क्या इसे स्पष्ट रूप से कॉन्फ़िगर किया गया है?

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यह सभी उपलब्ध सीपीयू – fabrizioM

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@fabrizioM धन्यवाद का उपयोग करेगा, लेकिन जहां इस डॉक्स में संदर्भित है? –

उत्तर

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CPUs "डिवाइस" के माध्यम से उपयोग किए जाते हैं जो केवल एक थ्रेडपूल है। आप धागे की संख्या को नियंत्रित कर सकते हैं, अगर आपको लगता है जैसे आप अधिक की जरूरत है:

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(
    intra_op_parallelism_threads=NUM_THREADS)) 
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क्या किसी को इस एप्लिकेशन में पायथन के जीआईएल की सीमा के बारे में चिंता करने की ज़रूरत है? जीआईएल की वजह से CPUs के साथ थ्रेडिंग उपयोगी नहीं है? – nikpod

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यह आंतरिक सी ++ रनटाइम उपयोगों के धागे की संख्या है, जो अजगर से स्वतंत्र है। –

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हास्यास्पद। किसी कारण से इसे 1 तक सेट करने से मेरी प्रशिक्षण गति में काफी सुधार हुआ है, लॉल! – Zuoanqh