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Tensorflow embedding_lookup梯度在CPU上注册？

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，embedding_lookup是其中的一个函数，用于在嵌入矩阵中查找对应的嵌入向量。在TensorFlow中，梯度计算是通过自动微分来实现的，而embedding_lookup函数的梯度计算默认是在CPU上注册的。

在TensorFlow中，计算图中的不同操作可以在不同的设备上执行，包括CPU和GPU。默认情况下，TensorFlow会将梯度计算操作放在与原始操作相同的设备上执行。对于embedding_lookup函数，由于它通常用于处理较小的嵌入矩阵，而且梯度计算相对较轻，因此默认情况下会将梯度计算注册在CPU上执行。

这种设计选择的优势在于可以充分利用GPU的并行计算能力来加速前向传播过程，而将梯度计算放在CPU上可以避免GPU资源被梯度计算占用，从而提高整体的计算效率。

TensorFlow提供了灵活的设备管理功能，开发者可以通过tf.device()函数来手动指定操作在哪个设备上执行。如果需要将embedding_lookup函数的梯度计算放在GPU上执行，可以使用tf.device()函数将其显式地指定在GPU上执行。

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腾讯云GPU云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm_gpu）
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相关搜索:mac cpu上的Tensorflow首次运行时出现错误 Tensorflow :在C++中为用户op实现梯度？Tensorflow GPU安装正确，但Anaconda在CPU上运行它 YOLO - tensorflow可以在cpu上运行，但不能在gpu上运行仅在CPU上运行Tensorflow 删除操作图tensorflow以在CPU上运行变量tf.Variable在TensorFlow概率中的梯度为'None‘在GPU上训练模型时，Tensorflow在CPU上加载权重在TensorFlow2.0中替换损失函数的梯度计算在TensorFlow中实现梯度下降，而不是使用它提供的

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