tensorflow cpu多核并行计算代码

在 TensorFlow 中，可以使用 `tf.device()` 和 `tf.config.threading` 来实现 CPU 多核并行计算。

以下是一个示例代码，用于将计算分配到不同的 CPU 内核上：

import tensorflow as tf

# 设置 Tensorflow 使用的 CPU 核心数量
num_cores = 4

# 定义计算函数
@tf.function
def compute():
    a = tf.ones((1000, 1000))
    b = tf.ones((1000, 1000))
    c = tf.matmul(a, b)
    return c

# 分配计算到不同的 CPU 核心上
if num_cores > 1:
    # 创建多个 CPU 设备
    devices = ['/device:CPU:%d' % i for i in range(num_cores)]

    # 分配计算到不同的设备上
    tf.config.threading.set_intra_op_parallelism_threads(num_cores)
    tf.config.threading.set_inter_op_parallelism_threads(2)
    strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices=devices)
    with strategy.scope():
        result = compute()
else:
    # 只使用一个 CPU 核心进行计算
    with tf.device('/device:CPU:0'):
        result = compute()

print(result)

在上面的代码中，我们首先定义了一个 `compute()` 函数，用于执行一个矩阵乘法运算。然后我们使用 `tf.config.threading` 设置 Tensorflow 使用的 CPU 核心数量，并根据需要创建多个 CPU 设备。最后，我们使用 `tf.device()` 或者 `tf.distribute.MirroredStrategy` 将计算分配到不同的 CPU 设备上。

如果要在 GPU 上进行并行计算，可以使用 `tf.distribute.MirroredStrategy` 来实现。具体的使用方法可以参考 TensorFlow 官方文档。