TensorFlow作业是否默认使用多核？

TensorFlow作业默认情况下不会自动使用多核。TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的API和工具，用于构建和训练各种机器学习模型。在TensorFlow中，作业的并行性和多核利用是由开发者手动控制的。

要在TensorFlow中使用多核，可以通过以下几种方式实现：

1. 使用多个GPU：TensorFlow支持在多个GPU上并行运行模型训练。可以使用tf.distribute.Strategy API来实现模型的分布式训练，将模型的不同部分分配到不同的GPU上进行并行计算。
2. 使用多个CPU：TensorFlow也支持在多个CPU上并行运行模型训练。可以使用tf.distribute.Strategy API来实现模型的分布式训练，将模型的不同部分分配到不同的CPU上进行并行计算。
3. 使用多个机器：如果有多台机器可用，可以使用TensorFlow的分布式训练功能将模型的不同部分分配到不同的机器上进行并行计算。可以使用tf.distribute.Strategy API来实现分布式训练。

总结起来，TensorFlow作业默认情况下不会自动使用多核，但可以通过使用多个GPU、多个CPU或多个机器来实现并行计算，从而利用多核资源加速模型训练。