with tf.device("/cpu:0"): 改为gpu训练

您可以将 `tf.device("/cpu:0")` 修改为 `tf.device("/gpu:0")`，其中的数字 0 表示使用第一个 GPU 设备。如果您有多个 GPU 设备，可以选择使用其他的设备，例如 `/gpu:1`、`/gpu:2` 等。修改后的代码如下所示：

with tf.device("/gpu:0"):
    # 在这里添加您的 TensorFlow 训练代码

这样您的 TensorFlow 训练代码就会在 GPU 上运行。请注意，为了在 GPU 上运行 TensorFlow，您需要安装 GPU 版本的 TensorFlow 并且有可用的 GPU 设备。

相关问题

if device_type == Devices.cpu: with tf.device('/CPU:0'): yield'

这是一个使用 TensorFlow 框架的 Python 代码片段，它用于指定在 CPU 上运行代码。这段代码使用了 Python 的生成器函数（yield），它返回一个迭代器。当你调用这个生成器函数时，它会返回一个迭代器对象。当你在迭代器上调用 next() 方法时，它会执行这段代码，直到遇到 yield 关键字，然后将 yield 后面的值返回给调用者。在这里，这段代码返回字符串 ' '，但实际上这个代码片段应该返回更多的代码，因为这个函数是一个生成器函数。

InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device for operation 'IteratorToStringHandle': Operation was explicitly assigned to /device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 ]. Make sure the device specification refers to a valid device. [[{{node IteratorToStringHandle}} = IteratorToStringHandle[_device="/device:GPU:0"](IteratorV2)]]

这个错误是因为您尝试在 GPU 上执行一个不支持 GPU 的操作。具体地说，在您的代码中，`IteratorToStringHandle` 这个操作被指定在了 `/device:GPU:0` 上执行，但是这个操作只能在 CPU 上运行。因此，TensorFlow 抛出了这个错误。

要解决这个问题，您需要将 `IteratorToStringHandle` 这个操作从 GPU 设备上移除，使其能够在 CPU 上运行。一种简单的方法是将 `with tf.device("/gpu:0"):` 改为 `with tf.device("/cpu:0"):`，这样包括 `IteratorToStringHandle` 在内的所有操作都将在 CPU 上运行。修改后的代码如下所示：

with tf.device("/cpu:0"):
    # 在这里添加您的 TensorFlow 训练代码

如果您需要将某些操作固定在 GPU 上执行，可以使用 `tf.device` 和 `tf.compat.v1.disable_eager_execution()` 来手动控制 TensorFlow 的计算图。具体来说，您可以在 `with tf.device("/gpu:0"):` 块中创建一个 TensorFlow 计算图，并使用 `tf.compat.v1.Session` 来运行这个计算图。这样，您就可以将某些操作固定在 GPU 上运行，而将其他操作放在 CPU 上运行。下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 关闭 Eager Execution
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

# 定义一个 TensorFlow 计算图
with tf.device("/gpu:0"):
    x = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0])
    y = tf.constant([4.0, 5.0, 6.0])
    z = tf.add(x, y)

# 创建一个 TensorFlow 会话并运行计算图
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    # 将 z 固定在 GPU 上运行
    result = sess.run(z)
    print(result)

在这个示例代码中，`x` 和 `y` 这两个操作被固定在 GPU 上执行，而 `z` 这个操作则会被自动放到 GPU 上执行。最终，您将获得一个包含 `[5.0, 7.0, 9.0]` 的 NumPy 数组。