这篇文章主要讲解了“Tensorflow数据并行多GPU处理方法”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Tensorflow数据并行多GPU处理方法”吧！
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如果我们用C++编写程序只能应用在单个CPU核心上，当需要并行运行在多个GPU上时，我们需要从头开始重新编写程序。但是Tensorflow并非如此。因其具有符号性，Tensorflow可以隐藏所有这些复杂性，可轻松地将程序扩展到多个CPU和GPU。
例如在CPU上对两个向量相加示例。
同样也可以在GPU上完成。
让我们以更一般的形式重写它。
上面就是用2块GPU并行训练来拟合一元二次函数。注意：当用多块GPU时，模型的权重参数是被每个GPU同时共享的，所以在定义的时候我们需要使用tf.get_variable()，它和其他定义方式区别，我在之前文章里有讲解过，在这里我就不多说了。大家自己亲手试试吧。
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