tensorflow对GPU的使用

技术问答
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  1. 怎样指定是否使用GPU。我试了一下，当NVIDIA的驱动装好后，tf.device(‘/cpu:0’):语句并不能保证是使用CPU，可能是用了GPU。 另外还可以通过os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = "PCI_BUS_ID"选择GPU；通过configX.gpu_options.allow_growth=True选择使用GPU。请问，有没有什么资料系统介绍TensorFlow使用GPU的、为什么某些时候选择CPU/GPU无效？
    2. 怎样提高GPU的使用率。我试了一下，如果以训练的方式计算fft（Issues · tensorflow/tensorflow · GitHub opt.minimize），GPU利用率会比较高；但如果直接xx = sess.run(fft_out, feed_dict={data_in:x})的方式，则GPU利用率比较低。请问，有什么套路，提高GPU利用率吗
    3. 训练的一般流程，我还是不太明白。如果要训练，则把y-y’的值最小化，算出W即可。但上面的（ tf.signal.fft2d speed is slow and unstable in RTX2080Ti · Issue #32218 · tensorflow/tensorflow · GitHub ）计算fft时，居然用到了训练，我没看懂。为什么不直接用xx = sess.run(fft_out, feed_dict={data_in:x})的方式呢？
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  1. 参考 https://tf.wiki/zh_hans/basic/tools.html#tf-config-gpu 。如果你完全不希望使用GPU，可以设置
tf.config.set_visible_devices(devices=[], device_type='GPU')
  1. 这个和你写的具体代码有关。你可以参考 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1OTMyNDcxMQ==&mid=2247487801&idx=1&sn=acc74835c7cb8b4d15614dc7f758209e&chksm=fc185a71cb6fd367c580e24f408e6bbfaec4848393f490eb4a6769100b5a8058e653d22ed8da&scene=178&cur_album_id=1338132220393111552#rd 优化你的代码来提高性能，尤其是注意数据预处理所用的时间。一般来说sess.run的方法是手工设计训练流程，对你手工设计的能力要求比较高。
  2. 可能和fft的原理有关，我对fft不是很熟悉，这个你可能要问相关专业人士。