Tensorflow获取默认设备名称

在Tensorflow 1.14中，我试图使用

tf.data.experimental.prefetch\u to\u device（device=…）

将数据预取到GPU。但我并不总是在GPU上训练，我经常在CPU上训练（特别是在开发期间）

有没有办法让当前的默认设备在使用中？Tensorflow要么选择CPU（当我设置

CUDA\u VISIBLE\u DEVICES=-1

时），否则它将选择GPU，默认值通常有效

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到目前为止，我只能找到一种使用sess.list_devices（）列出可见设备的方法，但是必须有一种方法来查询当前默认设备，这样我就不必每次都在

prefetch_to_device

中手动更改它，对吗？

目前没有API方法来执行您所说的操作。最近的

device='gpu:0'如果tf.test.gpu\u可用（）其他'cpu'

这是你已经说过的

我认为这样做的原因是分配的水平较低：

也许你也可以试一下

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希望有帮助。

到目前为止，我找到的最好的解决方案是使用

tf.test。是否有可用的\u gpu

：

device = 'gpu:0' if tf.test.is_gpu_available() else 'cpu'

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那么，您想在运行会话时获取tensorflow正在使用的当前设备吗？或者，您想知道启动会话后将使用哪种设备？理想情况下，我想知道会话启动后将使用哪种设备，尽管我认为这两种设备都可以提供合适的答案。我想知道如何在

prefetch_to_device

中填写

device

，而不将其作为参数添加到python中。Tensorflow在创建会话之前很好地选择了默认值。如果gpu可用，则所有操作都会加载到

gpu:0

，否则会加载到CPU上。我只想对

预回迁到设备

进行同样的操作。好的，我假设您需要一种API方式来完成，但目前似乎没有。您可以创建一个自定义函数，该函数将在可用设备上迭代并逐个尝试，但我知道这不是您想要的。为此，我单独发表了一篇文章，请在

将tensorflow导入为tf

后检查它，尝试运行

tf.test.gpu\u device\u name（）

。如果您得到

'/device:GPU:0'

其中

0

是索引，那么GPU正在使用，否则您得到

'