问题描述
我正在python 3.7中使用tf 2.3训练DNN，并注意到许多tf操作是在cpu中而不是在GPU中执行的，而对于tf如何决定在哪里执行每个操作没有明确的区分。
例如，在使用探查器时，我注意到有时tf.where（SelectV2）在GPU中执行，但大多数情况下是在cpu中执行，即使我在命名空间之前指定应使用gpu（{{1 }}。
在读取following answer之后，我尝试在运行操作之前将数据强制转换为float32，但它们仍在cpu上执行。
- 如何控制哪些设备上运行哪些操作？
- 是否可以获得GPU支持的操作列表？
- 是否有一种简单的方法可以分析图形中cpu操作的发生位置（traceviewer中的名称范围似乎仅与GPU有关）？
- 如何确定何时在cpu中运行调用以及何时在GPU中运行以及将图形跟踪到trace_viewer中的位置？
谢谢！
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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