TensorFlow设备规范
tf.DeviceSpecDeviceSpec 类
定义在：tensorflow/python/framework/device.py.
表示 TensorFlow 设备的(可能只是部分)规范.
在整个 TensorFlow 中使用 DeviceSpecs 来描述存储状态和计算发生的位置.使用 DeviceSpec 可以允许您分析设备规范字符串以验证其有效性、合并或以编程方式组合它们.
例：
# Place the operations on device "GPU:0" in the "ps" job.
device_spec = DeviceSpec(job="ps", device_type="GPU", device_index=0)
with tf.device(device_spec):
# Both my_var and squared_var will be placed on /job:ps/device:GPU:0.
my_var = tf.Variable(..., name="my_variable")
squared_var = tf.square(my_var)如果 DeviceSpec 是部分指定的,它将根据它定义的范围与其他 DeviceSpecs 合并.在内部范围内定义的 DeviceSpec 组件优先于外部作用域中定义的组件.
with tf.device(DeviceSpec(job="train", )):
with tf.device(DeviceSpec(job="ps", device_type="GPU", device_index=0):
# Nodes created here will be assigned to /job:ps/device:GPU:0.
with tf.device(DeviceSpec(device_type="GPU", device_index=1):
# Nodes created here will be assigned to /job:train/device:GPU:1.DeviceSpec 由5个组件组成,每个组件都是可选指定的：
- job：job 名称.
- Replica：副本索引.
- Task：任务索引.
- Device type：设备类型字符串(例如 “CPU” 或 “GPU”).
- Device index：设备索引.
属性
- job
- replica
- task
方法
__init__
__init__(
job=None,
replica=None,
task=None,
device_type=None,
device_index=None
)创建一个新的 DeviceSpec 对象.
ARGS：
- job：字符串,可选的 job 名称.
- replica：int,可选的副本索引.
- task：int,可选的任务索引.
- device_type：可选的设备类型字符串(例如 “CPU” 或 “GPU”)
- device_index：int,可选的设备索引.如果未指定,则 device 表示 “任意的” device_index.
from_string
from_string ( spec )
从字符串构造 DeviceSpec.
ARGS：
- spec：一个字符串形式：/job:/replica:/task:/device:CPU: 或者 /job:/replica:/task:/device:GPU: 因为 cpu 和 gpu 是互斥的.所有条目都是可选的.
返回：
返回一个 DeviceSpec(设备规范).
merge_from
merge_from ( dev )
将 “dev” 的属性合并到此 DeviceSpec.
ARGS：
- dev：一个 DeviceSpec.
parse_from_string
parse_from_string ( spec )
将 DeviceSpec 名称解析为其组件.
ARGS：
- spec：一个字符串形式：/job:/replica:/task:/device:CPU: 或者 /job:/replica:/task:/device:GPU: 因为 cpu 和 gpu 是互斥的.所有条目都是可选的.
返回：
返回 DeviceSpec(设备规范).
注意：
- ValueError：如果规范无效.
to_string
to_string ()
返回此 DeviceSpec 的字符串表示形式.
返回：
返回一个字符串的形式：/job:/replica:/task:/device::.