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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input
|
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|
_________
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out
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更新
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import time
def time_matmul(x):
start = time.time()
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import tensorflow as tf
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import tensorflow as tf
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with tf.device("/cpu:0"):
a = function1()
with tf.device("/gpu:0"):
b = function2()
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import tensorflow as tf
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a = tf.Variable(1)
init_a = tf.global_variables_initializer()
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if __name__ == '__main__
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def _repeat(x, n_repeats):
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c_2 = tf.constant(56, name="c&#
浏览 10提问于2019-02-27得票数 0
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请问有获取上传进度的api吗？
云 API、官方文档
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浏览 421提问于2018-01-26
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Tensorflow无法在GPU上运行整数矩阵乘法
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看看这个例子，我尝试用我的图形处理器来乘以两个tf.int32矩阵。
import tensorflow as tf
matrix1 = tf.constant([[3,3]])
matrix2 = tf.constant([[2],[2]])
with tf.device("/gpu:0"):
product = tf.matmul(matrix1,matrix2)
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(product)
print(result)
它与上的示例类似
我得到了输出：
...
I t
浏览 3提问于2016-08-29得票数 0
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x = 5
y = 2
with tf.device('/gpu:0'):
z1 = tf.multiply(x, y)
with tf.device('/gpu:1'):
z2 = tf.add(x, y)
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浏览 2提问于2018-04-02得票数 0
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