在多个tf.device情况下，CPU代码可以存在于"with GPU (Gpu_id) :“下吗？

在多个tf.device情况下，CPU代码可以存在于"with GPU (Gpu_id) :"下。

在TensorFlow中，可以使用tf.device来指定代码在哪个设备上运行，包括CPU和GPU。当使用多个tf.device语句时，可以将CPU代码放在with tf.device('CPU'):下，而将GPU代码放在with tf.device('GPU:Gpu_id'):下。

例如，以下代码展示了在多个tf.device情况下，CPU代码存在于with tf.device('CPU'):下的示例：

import tensorflow as tf

# 定义一个CPU操作
with tf.device('CPU'):
    a = tf.constant([1, 2, 3])
    b = tf.constant([4, 5, 6])
    c = tf.add(a, b)

# 定义一个GPU操作
with tf.device('GPU:0'):
    d = tf.constant([7, 8, 9])
    e = tf.constant([10, 11, 12])
    f = tf.add(d, e)

# 定义一个CPU操作
with tf.device('CPU'):
    g = tf.constant([13, 14, 15])
    h = tf.constant([16, 17, 18])
    i = tf.add(g, h)

# 执行计算图
with tf.Session() as sess:
    result_c, result_f, result_i = sess.run([c, f, i])
    print("Result c:", result_c)
    print("Result f:", result_f)
    print("Result i:", result_i)

在上述代码中，a和b的计算被指定在CPU上进行，而d和e的计算被指定在GPU 0上进行，g和h的计算又被指定在CPU上进行。通过with tf.Session()创建的会话中，可以同时运行这些操作，并获取结果。

需要注意的是，Gpu_id是GPU设备的索引号，从0开始。如果系统中有多个GPU设备，可以根据实际情况选择不同的GPU设备进行计算。

关于TensorFlow的更多信息和相关产品介绍，可以参考腾讯云的官方文档：TensorFlow产品介绍。