为什么 TensorFlow 尽管有多个内核却只能找到一个 CPU 设备？

Question

据我了解，TensorFlow 为每个内核创建一个设备。 （来源：https://github.com/samjabrahams/tensorflow-white-paper-notes：注意：重申一下-在这种情况下，“单设备”是指使用单个 CPU 内核或单个 GPU，而不是单个机器。同样，“多设备”不是指多个机器，但到多个 CPU 内核和/或 GPU。有关多机器的讨论，请参阅“3.3 分布式执行”。）

我的电脑有四个核心，但它只能识别一个：

>>> from tensorflow.python.client import device_lib 
>>> print(device_lib.list_local_devices())
[name: "/cpu:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
bus_adjacency: BUS_ANY
incarnation: 13835232998165214133
]

你知道为什么吗？

Answer 1

默认情况下，cpu:0 代表进程可用的所有内核。您可以通过执行以下操作创建设备cpu:0、cpu:1，它们分别代表 1 个逻辑核心

config = tf.ConfigProto(device_count={"CPU": 2},
                        inter_op_parallelism_threads=2,
                        intra_op_parallelism_threads=1)
sess = tf.Session(config=config)

然后您可以将设备分配为

with tf.device("/cpu:0"):
  # ...

with tf.device("/cpu:1"):
  # ...