РЕПЕТИТОР математика физика информатика
Для школьников и студентов. Подтягивание пробелов. ЦЭ, ЦТ, ОГЭ, ЕГЭ.
Идет набор на ЛЕТО. Жмите для подробностей:)
4 of 824 menu

Метод gpu класса Tensor

Метод gpu класса Tensor возвращает имя устройства GPU, на котором размещен тензор. Если тензор находится на CPU, метод вернет пустую строку. Метод не принимает параметров и работает как атрибут-свойство тензора. Это удобный способ проверить, на каком устройстве находится тензор в данный момент.

Синтаксис

t.gpu

Пример

Давайте создадим тензор и проверим, на каком GPU-устройстве он размещен:

import tensorflow as tf t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5]) print(t.gpu)

Результат выполнения кода:

""

Поскольку тензор создан на CPU (GPU не задан явно), метод вернул пустую строку.

Пример

Давайте явно разместим тензор на GPU и проверим результат:

import tensorflow as tf with tf.device('/GPU:0'): t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5]) print(t.gpu)

Результат выполнения кода (при наличии GPU):

"/device:GPU:0"

Если GPU в системе отсутствует, TensorFlow автоматически разместит тензор на CPU, и метод вернет пустую строку.

Пример

Давайте сравним значения методов gpu и cpu для одного тензора:

<+python+> import tensorflow as tf t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print("gpu:", t.gpu) print("cpu:", t.cpu) <-python+>

Результат выполнения кода:

gpu: "" cpu: "/device:CPU:0"

Метод cpu вернул имя CPU-устройства, а метод gpu - пустую строку, так как тензор расположен на CPU.

Смотрите также

  • метод cpu,
    который возвращает имя CPU-устройства тензора
  • атрибут device,
    который показывает полное имя устройства тензора
  • класс Tensor,
    который представляет многомерный массив в TensorFlow
  • метод numpy,
    который преобразует тензор в массив NumPy
Мы используем cookie для работы сайта, аналитики и персонализации. Обработка данных происходит согласно Политике конфиденциальности.
принять все настроить отклонить