Tensorflow中cpu和gpu的用法有哪些不同呢？-群英

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今天这篇我们来学习和了解“Tensorflow中cpu和gpu的用法有哪些不同呢？”，下文的讲解详细，步骤过程清晰，对大家进一步学习和理解“Tensorflow中cpu和gpu的用法有哪些不同呢？”有一定的帮助。有这方面学习需要的朋友就继续往下看吧！

使用cpu和gpu的区别

在Tensorflow中使用gpu和cpu是有很大的差别的。在小数据集的情况下，cpu和gpu的性能差别不大。

不过在大数据集的情况下，cpu的时间显著增加，而gpu变化并不明显。

不过，我的笔记本电脑的风扇终于全功率运行了。

import tensorflow as tf
import timeit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def cpu_run(num):
  with tf.device('/cpu:0'):
    cpu_a=tf.random.normal([1,num])
    cpu_b=tf.random.normal([num,1])
    c=tf.matmul(cpu_a,cpu_b)
  return c
def gpu_run(num):
  with tf.device('/gpu:0'):
    gpu_a=tf.random.normal([1,num])
    gpu_b=tf.random.normal([num,1])
    c=tf.matmul(gpu_a,gpu_b)
  return c
k=10
m=7
cpu_result=np.arange(m,dtype=np.float32)
gpu_result=np.arange(m,dtype=np.float32)
x_time=np.arange(m)
for i in range(m):
  k=k*10
  x_time[i]=k
  cpu_str='cpu_run('+str(k)+')'
  gpu_str='gpu_run('+str(k)+')'
  #print(cpu_str)
  cpu_time=timeit.timeit(cpu_str,'from __main__ import cpu_run',number=10)
  gpu_time=timeit.timeit(gpu_str,'from __main__ import gpu_run',number=10)
  # 正式计算10次，取平均时间
  cpu_time=timeit.timeit(cpu_str,'from __main__ import cpu_run',number=10)
  gpu_time=timeit.timeit(gpu_str,'from __main__ import gpu_run',number=10)
  cpu_result[i]=cpu_time
  gpu_result[i]=gpu_time
print(cpu_result)
print(gpu_result)
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xscale("log")
ax.set_adjustable("datalim")
ax.plot(x_time,cpu_result)
ax.plot(x_time,gpu_result)
ax.grid()
plt.draw()
plt.show()

蓝线是cpu的耗时，而红线是gpu的耗时。

一些术语的比较(tensorflow和pytorch/cpu和gpu/)

tensorflow和pytorch

pytorch是一个动态框架，tensorflow是一个静态框架。
tensorflow是一个静态框架体现在：需要先构建一个tensorflow的计算图，构建好之后这样的一个计算图是不能变的，然后再传入不同的数据进去进行计算。
这种静态框架带来的问题是：固定了计算的流程，势必带来不灵活性，如果要改变计算的逻辑或者是随着时间变化的计算逻辑，这样的动态计算tensorflow是是无法实现的。
pytorch是一个动态框架，和python的逻辑一样，对变量做任何操作都是灵活的。
一个好的框架需要具备三点：（1）对大的计算图能方便的实现（2）能自动求变量的导数（3）能简单的运行在GPU上。这三点pytorch都可以达到
tensorflow在gpu上的分布式计算更为出色，在数据量巨大的时候效率比pytorch要高。企业很多都是用的tensorflow，pytorch在学术科研上使用多些。
pytorch包括三个层次：tensor/variable/module。tensor即张量的意思，由于是矩阵的运算，所以适合在矩阵上跑。variable就是tensor的封装，封装的目的就是为了能够保存住该variable在整个计算图中的位置，能够知道计算图中各个变量之间的相互依赖关系，这样就能够反向求梯度。module是一个更高的层次，是一个神经网络的层次，可以直接调用全连接层、卷积层等神经网络。