TensorFlow作业是否默认使用多个核心？

在默认设置下，TensorFlow 会尝试使用所有可用的 CPU 核心来最大化性能。这是通过其后端来实现的，后端通常为 TensorFlow 自带的线程池，用于并行处理任务。例如，在处理大量的矩阵运算时，TensorFlow 会自动分配这些运算到多个核心上，加速整个计算过程。

举个例子，当您在训练一个深度神经网络时，TensorFlow 可以将不同的数据批次发送到不同的处理器核心进行处理。这种并行处理大大减少了训练时间。

然而，值得注意的是，虽然默认情况下 TensorFlow 旨在利用多核心优势，用户仍然可以通过设置配置选项来自定义核心的使用情况。例如，您可以限制 TensorFlow 只使用一部分的CPU核心，或者将特定的运算指派给特定的核心。

此外，对于使用 GPU 的情况，TensorFlow 也会尝试利用 GPU 的多个计算单元来加速处理，这同样反映了其在默认情况下尽可能提高资源利用率的设计理念。

总结来说，TensorFlow 默认会尽可能利用所有可用的处理器核心（无论是CPU还是GPU），但这也可以根据用户的需求进行调整。