Tensorflow數(shù)據(jù)并行多GPU處理方法

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如果我們用C++編寫程序只能應(yīng)用在單個CPU核心上，當(dāng)需要并行運(yùn)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(fù)雜性，可輕松地將程序擴(kuò)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(xùn)練來擬合一元二次函數(shù)。注意：當(dāng)用多塊GPU時，模型的權(quán)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。

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