這篇文章主要講解了“Tensorflow數(shù)據(jù)并行多GPU處理方法”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“Tensorflow數(shù)據(jù)并行多GPU處理方法”吧！

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如果我們用C++編寫程序只能應用在單個CPU核心上，當需要并行運行在多個GPU上時，我們需要從頭開始重新編寫程序。但是Tensorflow并非如此。因其具有符號性，Tensorflow可以隱藏所有這些復雜性，可輕松地將程序擴展到多個CPU和GPU。

例如在CPU上對兩個向量相加示例。

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并行訓練來擬合一元二次函數(shù)。注意：當用多塊GPU時，模型的權重參數(shù)是被每個GPU同時共享的，所以在定義的時候我們需要使用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，在這里我就不多說了。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”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對Tensorflow數(shù)據(jù)并行多GPU處理方法這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！

網(wǎng)頁標題：Tensorflow數(shù)據(jù)并行多GPU處理方法
當前地址：http://chinadenli.net/article48/ppjhep.html

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