TensorFlow Slim-cpu上的克隆

在以下代码段（slim/train\u image\u classifier.py）中，“使用CPU部署克隆”是什么意思

使用CPU部署克隆的平均值

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在一般设置中，模型损耗和梯度是在GPU上计算的，单个克隆使用单个GPU。对于多GPU训练，将创建多个克隆。如果您有4个GPU，将创建4个克隆，并同时计算单独批次的损失（数据并行性）。这就是说，现在如果你没有GPU，你可以使用多个CPU来实现数据并行（当然会比GPU慢）<代码>使用CPU部署克隆选项允许您使用CPU实现数据并行；计算CPU上的模型损耗和梯度

好的，那么如果将克隆数设置为8，将cpu上的克隆数设置为true，那么最终会有8个克隆在cpu上运行？

tf.app.flags.DEFINE_boolean(
    'clone_on_cpu', False,
    'Use CPUs to deploy clones.'
)