tensorflow-gpu和tensorflow

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它提供了许多不同的选项来进行计算和训练模型。其中，TensorFlow CPU和GPU是两种不同的计算选项。

TensorFlow CPU是指使用CPU进行计算的选项。CPU（中央处理器）是计算机中的主要处理单元，它负责执行计算任务。相比于GPU，CPU处理速度可能较慢，但它在处理复杂任务方面表现更为出色。CPU适合处理需要大量计算和逻辑运算的任务，例如复杂的算法和模型。

TensorFlow GPU是指使用GPU进行计算的选项。GPU（图形处理器）是专门设计用于处理图形和并行计算任务的处理器。GPU具有大量的处理单元和高速的内存，使其在并行计算方面具有优势。相比于CPU，GPU在处理大规模数据并进行并行计算时速度更快。因此，当处理需要大量并行计算的任务，例如深度学习中的神经网络训练时，使用TensorFlow GPU可以提供更高的性能。

总结起来，TensorFlow CPU适合处理复杂任务，而TensorFlow GPU适合处理大规模数据并进行并行计算的任务。