Python - tensorflow.IndexedSlices.device 属性

在 Tensorflow 中，IndexedSlices 是一种用于在梯度下降过程中收集稀疏梯度的数据结构。它的 device 属性返回该结构所在的设备名称。

示例代码如下：

import tensorflow as tf

with tf.device('/cpu:0'):
    x = tf.constant([1, 2, 3])
    y = tf.constant([4, 5, 6])
    z = tf.constant([7, 8, 9])
    grad = tf.IndexedSlices(values=x, indices=[0, 2], dense_shape=[3])
    grad2 = tf.IndexedSlices(values=y, indices=[1, 2], dense_shape=[3])
    grad3 = tf.IndexedSlices(values=z, indices=[0], dense_shape=[3])
    print(grad.device)  # /cpu:0
    print(grad2.device)  # /cpu:0
    print(grad3.device)  # /cpu:0

在上述代码中，使用 tf.IndexedSlices 创建了三个 IndexedSlices 结构，它们的 values 和 indices 属性分别为不同的数组，dense_shape 属性表示稠密向量的形状。使用 print(grad.device) 可以查看 grad 属性所在的设备名称，输出的结果为 /cpu:0。

说明：/cpu:0 表示 Tensorflow 中的 CPU 设备名称，如果使用 GPU 计算，则设备名称可能为 /gpu:0、/gpu:1 等。

上述代码片段的markdown转换结果如下：

Python - tensorflow.IndexedSlices.device 属性

在 Tensorflow 中，IndexedSlices 是一种用于在梯度下降过程中收集稀疏梯度的数据结构。它的 device 属性返回该结构所在的设备名称。

示例代码如下：

import tensorflow as tf

with tf.device('/cpu:0'):
    x = tf.constant([1, 2, 3])
    y = tf.constant([4, 5, 6])
    z = tf.constant([7, 8, 9])
    grad = tf.IndexedSlices(values=x, indices=[0, 2], dense_shape=[3])
    grad2 = tf.IndexedSlices(values=y, indices=[1, 2], dense_shape=[3])
    grad3 = tf.IndexedSlices(values=z, indices=[0], dense_shape=[3])
    print(grad.device)  # /cpu:0
    print(grad2.device)  # /cpu:0
    print(grad3.device)  # /cpu:0

在上述代码中，使用 tf.IndexedSlices 创建了三个 IndexedSlices 结构，它们的 values 和 indices 属性分别为不同的数组，dense_shape 属性表示稠密向量的形状。使用 print(grad.device) 可以查看 grad 属性所在的设备名称，输出的结果为 /cpu:0。

说明：/cpu:0 表示 Tensorflow 中的 CPU 设备名称，如果使用 GPU 计算，则设备名称可能为 /gpu:0、/gpu:1 等。