TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.
DeviceSpec representa la especificación del dispositivo TensorFlow. Esta especificación puede ser parcial. Si se especifica parcialmente una DeviceSpec, se fusionará con otras DeviceSpec`s de acuerdo con el alcance en el que se define.
Sintaxis: tensorflow.DeviceSpec(trabajo, réplica, tarea, tipo_de_dispositivo, índice_de_dispositivo)
Parámetros:
- trabajo (opcional): Es una string que especifica el nombre del trabajo.
- replica (opcional): Es un número entero que especifica el índice de la réplica.
- tarea (opcional): Es un número entero que especifica el índice de la tarea.
- device_type (opcional): puede ser CPU o GPU.
- device_index (opcional): Es un número entero que especifica el índice del dispositivo.
Devoluciones: Devuelve un objeto DeviceSpec.
Ejemplo 1:
Python3
# Importing the library import tensorflow as tf # Initializing Device Specification device_spec = tf.DeviceSpec(job ="gfg", device_type ="GPU", device_index = 0) # Printing the result print('DeviceSpec: ', device_spec)
Producción:
DeviceSpec: <tensorflow.python.framework.device_spec.DeviceSpecV2 object at 0x7fe5c1818ac8>
Ejemplo 2:
Python3
# Importing the library import tensorflow as tf # Initializing Device Specification device_spec = tf.DeviceSpec(job ="gfg", device_type ="CPU", device_index = 0) # Printing the result print('DeviceSpec: ', device_spec)
Producción:
DeviceSpec: <tensorflow.python.framework.device_spec.DeviceSpecV2 object at 0x7fe5bb29d888>
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por aman neekhara y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA