Tensorflow 2 如何将执行从 GPU 切换到 CPU 再切换回来？

在Tensorflow 2中，可以通过设置设备上下文来控制模型的运行位置，即是在GPU上还是CPU上。这可以通过使用tf.device上下文管理器实现。

示例步骤：

1. 初始化Tensorflow和检测设备： 首先，确认系统中可用的GPU和CPU。

   python
   import tensorflow as tf
   
   gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
   if gpus:
       try:
           for gpu in gpus:
               tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
       except RuntimeError as e:
           print(e)
   cpus = tf.config.list_physical_devices('CPU')

2. 定义Tensorflow操作： 创建一些Tensorflow操作，例如模型训练或者数据处理等。

   python
   def compute_on_device(device_name, size=10000):
       with tf.device(device_name):
           random_matrix = tf.random.normal((size, size), mean=0, stddev=1)
           dot_product = tf.linalg.matmul(random_matrix, tf.transpose(random_matrix))
           sum_result = tf.reduce_sum(dot_product)
       return sum_result

3. 在CPU上执行： 使用/CPU:0作为设备标识符来指定运行在CPU上。

   python
   result_cpu = compute_on_device('/CPU:0')
   print("Computed on CPU:", result_cpu)

4. 在GPU上执行： 如果系统中有GPU，使用/GPU:0作为设备标识符来指定运行在第一个GPU上。对于多GPU系统，可以更改索引（例如/GPU:1）来使用不同的GPU。

   python
   if gpus:
       result_gpu = compute_on_device('/GPU:0')
       print("Computed on GPU:", result_gpu)

5. 再次切换回CPU： 如果需要，可以再次使用/CPU:0来运行同一个操作或不同的操作。

   python
   result_cpu_again = compute_on_device('/CPU:0')
   print("Computed again on CPU:", result_cpu_again)

总结：

通过这种方式，你可以灵活地控制Tensorflow的计算在不同的设备之间切换。这对于优化性能、管理资源和测试不同硬件配置非常有用。在实际应用中，这种设备管理使得开发者能够更好地控制模型的训练和推理环境。