默认情况下TensorFlow作业是否使用多个核？

我正在运行TensorFlow模型的imagenet。我已经按照中所述检测了sess.run，并在chrome://tracing

我想知道TF有时会一直使用多核还是单核。我认为ops可以并行运行时使用了多个内核，如图中的红框所示。然而，所有这6个线程都列在/job:localhost/replicate:0/task:0/cpu:0下，这让我对我的解释产生了疑问。cpu:0是否表示所有cpu核心

---

我在一个有8个内核的桌面上运行。我运行htop以查看TF运行期间的内核利用率，我只看到一个内核达到95-100%的饱和。

我发现了这个问题。所有核心都封装在cpu:0中，即TensorFlow在默认情况下确实使用多个cpu核心。

我不希望TensorFlow看到/知道cpu:0的多个核心。我该怎么做？有两种方法可以做到这一点：1）在操作系统级别禁用内核的可见性，2）告诉TensorFlow不要在运行时使用其他内核。我想你想要后一个，或者至少那是我喜欢的解决方案。如果是这样的话，请阅读一个很好地描述了细节的现有答案，这里如果您真的想要第一个选项，它在某种程度上取决于操作系统。这是一个针对Debian系统的解决方案——您建议的解决方案将线程数减少到内核数，但不是1。device_count限制正在使用的CPU数量，而不是内核或线程的数量。