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현재 특정 작업에 대해 tf.device (...) 기능과 함께 사용할 CPU 또는 GPU를 지정할 수 있지만 지정할 수있는 곳이 있습니다 a 코어 CPU?Tensorflow : CPU의 특정 코어에서 작업 실행
현재 특정 작업에 대해 tf.device (...) 기능과 함께 사용할 CPU 또는 GPU를 지정할 수 있지만 지정할 수있는 곳이 있습니다 a 코어 CPU?Tensorflow : CPU의 특정 코어에서 작업 실행
현재로서는 특정 코어에 운영체제를 고정시키는 API가 없습니다. 그러나 이것은 좋을 것입니다. feature request. 단일 스레드 스레드 여러 CPU 장치, 각을 만들어이 기능을 대략 수 있지만,이 코어 - 고정 솔루션의 지역 유지하기 위해 보장 할 수 없습니다 : 다만 간단한 테스트로,
with tf.device("/cpu:4"):
# ...
with tf.device("/cpu:7"):
# ...
with tf.device("/cpu:0"):
# ...
config = tf.ConfigProto(device_count={"CPU": 8},
inter_op_parallelism_threads=1,
intra_op_parallelism_threads=1)
sess = tf.Session(config=config)
와우를 속도 게인은 3 배가되었다. 정말 고맙습니다! 편집 : 조사 후 3 배의 속도 증가는 답안에 설명 된대로 설정을 지정해야만 발생합니다. 그것은 RNN을 사용하고 있다는 느낌을줍니다. 나는 이것을 들여다 볼 것이다! – PhABC
BTW, 위 예제에서 inter_op_parallelism_threads를 더 높은 numer로 설정해야한다고 생각합니다. 그렇지 않으면 모든 항목이 순차적으로 실행됩니다. https://gist.github.com/yaroslavvb/b73ff35424dd7ab762234620cf583aac –