Android中TensorFlow Lite的异常处理

TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0。

在默认情况下，即使机器有多个CPU，TensorFlow也不会区分它们，所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。而一台机器上不同GPU的名称是不同的，第n个GPU在TensorFlow中的名称为/gpu:n。比如第一个GPU的名称为/gpu:0，第二个GPU名称为/gpu:1，以此类推。

TensorFlow提供了一个快捷的方式来查看运行每一个运算的设备。在生成会话时，可以通过设置log_device_placement参数来打印运行每一个运算的设备。下面的程序展示了如何使用log_device_placement这个参数。

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b')
c = a + b
# 通过log_device_placement参数来输出运行每一个运算的设备。
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print sess.run(c)

'''
   在没有GPU的机器上运行以上代码可以得到以下输出：
Device mapping: no known devices.

add: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
b: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
a: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
[ 2.  4.  6.]
'''

在以上代码中，TensorFlow程序生成会话时加入了参数log_device_placement=True，所以程序会将运行每一个操作的设备输出到屏幕。于是除了可以看到最后的计算结果之外，还可以看到类似“add:/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0”这样的输出。这些输出显示了执行每一个运算的设备。比如加法操作add是通过CPU来运行的，因为它的设备名称中包含了/cpu:0。

在配置好GPU环境的TensorFlow中，如果操作没有明确地指定运行设备，那么TensorFlow会优先选择GPU。比如将以上代码在亚马逊（Amazon Web Services, AWS）的 g2.8xlarge实例上运行时，会得到以下运行结果。

Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:03.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:1 -> device: 1, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:04.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:2 -> device: 2, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:05.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:3 -> device: 3, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:06.0

add: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
b: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
a: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
[ 2.  4.  6.]

从上面的输出可以看到在配置好GPU环境的TensorFlow中，TensorFlow会自动优先将运算放置在GPU上。不过，尽管g2.8xlarge实例有4个GPU，在默认情况下，TensorFlow只会将运算优先放到/gpu:0上。于是可以看见在上面的程序中，所有的运算都被放在了/gpu:0上。如果需要将某些运算放到不同的GPU或者CPU上，就需要通过tf.device来手工指定。下面的程序给出了一个通过tf.device手工指定运行设备的样例。

import tensorflow as tf

# 通过tf.device将运算指定到特定的设备上。
with tf.device('/cpu:0'):
   a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a')
   b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b')
with tf.device('/gpu:1'):
    c = a + b

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print sess.run(c)

'''
在AWS g2.8xlarge实例上运行上述代码可以得到一下结果：
Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:03.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:1 -> device: 1, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:04.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:2 -> device: 2, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:05.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:3 -> device: 3, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:06.0

add: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:1
b: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
a: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
[ 2.  4.  6.]
'''

在以上代码中可以看到生成常量a和b的操作被加载到了CPU上，而加法操作被放到了第二个GPU“/gpu:1”上。在TensorFlow中，不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上，那么程序将会报错。

地址：

通常，如果你的TensorFlow版本是GPU版本的，而且你的电脑上配置有符合条件的显卡，那么在不做任何配置的情况下，模型是默认运行在显卡下的。

在一些情况下，我们即使是在GPU下跑模型，也会将部分Tensor储存在内存里，因为这个Tensor可能太大了，显存不够放，相比于显存，内存一般大多了，于是这个时候就常常人为指定为CPU设备。

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