使用GPU加速TensorFlow

如果你想让你的TensorFlow程序跑的更快，那么使用GPU加速是一个很好的选择。

什么是GPU加速？

GPU是图形处理单元的缩写。最初，GPU是为了处理3D图形而设计的，但是，由于GPU可以更快地处理大量的浮点数和向量计算，因此，GPU也被广泛用于机器学习、科学计算和其他需要大量计算的应用中。GPU通常比CPU更快，因为它们具有更多的计算核心，并且它们可以更好地执行并行计算。

如何使用GPU加速TensorFlow？

如果你的计算机硬件可以支持GPU计算，TensorFlow允许你使用GPU加速。

检查你的硬件

首先，你应该检查你的计算机是否有可用的GPU设备。

你可以检查你的GPU设备是否可用，只需要在Python中运行以下代码：

import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')

如果你的计算机有可用的GPU设备，则应该看到类似以下内容的输出：

[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]

如果你看到输出中没有任何GPU设备，则你的计算机无法使用GPU加速。

配置TensorFlow

一旦你确认你的计算机有可用的GPU设备，下一步是在TensorFlow中启用GPU加速。

在TensorFlow中启用GPU加速需要在会话中配置。

import tensorflow as tf

# 创建会话
session_config = tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True)
session_config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.compat.v1.Session(config=session_config)

# 构建你的TensorFlow图
# ...

# 运行你的TensorFlow图
# ...

在上面的代码中，我们创建了一个ConfigProto对象，并将log_device_placement设置为True，以获得有关TensorFlow操作在哪个设备上运行的更多信息。

我们还将allow_growth设置为True，以告诉TensorFlow使用尽可能少的GPU显存。这可以防止TensorFlow占用大量的内存而导致计算机崩溃。

创建会话后，请构建并运行你的TensorFlow图，就可以使用GPU加速了！

示例代码

下面是一个使用GPU加速的TensorFlow示例代码。

import tensorflow as tf

# 创建会话
session_config = tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True)
session_config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.compat.v1.Session(config=session_config)

# 构建TensorFlow图
x = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], name='x')
y = tf.constant([10.0, 20.0, 30.0, 40.0, 50.0, 60.0], name='y')
sum_xy = tf.reduce_sum(tf.multiply(x, y))
sum_x = tf.reduce_sum(x)
sum_y = tf.reduce_sum(y)
sum_x_squared = tf.reduce_sum(tf.square(x))
n = tf.size(x, out_type=tf.float32)
slope = (n * sum_xy - sum_x * sum_y) / (n * sum_x_squared - tf.square(sum_x))

# 运行TensorFlow图
print('Slope: {}'.format(sess.run(slope)))

这个TensorFlow程序计算线性回归的斜率，使用了GPU计算来加速计算。如果你有可用的GPU设备，你应该看到TensorFlow将在GPU上运行这些计算，并且计算速度比在CPU上运行要快得多。