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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, 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)
默认在GPU:0上执行：
设置使用cpu
tensorflow中不同的GPU使用/gpu:0和/gpu:1区分，而CPU不区分设备号，统一使用 /cpu:0
import tensorflow as tf
with tf.device('/cpu:0'):
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)
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暂无详解tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备实现的评论...
P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。