1. 为什么需要使用GPU而不是CPU
在深度学习和机器学习领域，大量的计算任务需要在短时间内完成，而这些任务通常需要进行大规模的矩阵运算和张量运算。传统的中央处理器（CPU）在处理这种类型的任务时速度相对较慢，因为CPU的架构和设计更加注重通用性和多用途性。
相比之下，图形处理器（GPU）则专注于并行计算能力，能够同时处理多个计算任务。GPU具有大量的计算核心和高速内存，能够更高效地执行矩阵和张量运算，从而大大加快了深度学习和机器学习算法的训练和推断速度。
2. 如何在tensorflow中使用GPU
2.1. 检查GPU是否可用
在开始使用GPU之前，我们首先需要确保我们的机器上有可用的GPU设备。可以通过以下代码来检查：
import tensorflow as tf
if tf.test.gpu_device_name():
print('GPU可用')
else:
print('GPU不可用')
如果你的机器上有可用的GPU设备，你将看到输出'GPU可用'。否则，你将看到输出'GPU不可用'。
2.2. 指定GPU设备
如果你的机器上有多个GPU设备，你可以通过以下代码来指定使用哪个GPU设备：
import tensorflow as tf
# 指定使用第一个GPU设备
tf.config.set_visible_devices(tf.config.list_physical_devices('GPU')[0], 'GPU')
上述代码中，'GPU'[0]表示使用第一个GPU设备。你可以根据实际情况修改这个数字。
2.3. 改变GPU显存分配
在tensorflow中，默认情况下，GPU设备会占用所有可用的显存。如果你的机器上还有其他任务或程序需要使用显存，你可以手动设置GPU设备只占用部分显存。
import tensorflow as tf
# 设置GPU设备占用30%显存
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
try:
tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
gpus[0],
[tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=0.3)])
except RuntimeError as e:
print(e)
上述代码中，memory_limit=0.3表示指定GPU设备只占用30%的显存。你可以根据实际情况修改这个数值。
2.4. 在tensorflow中使用GPU
一旦我们确认有可用的GPU设备并进行了相应的设置，我们就可以开始在tensorflow中使用GPU了。tensorflow通过自动将计算任务映射到可用的GPU设备上来实现GPU加速。
在tensorflow中，你可以使用以下代码来指定使用GPU：
import tensorflow as tf
# 指定使用GPU加速
with tf.device('/GPU:0'):
# 在此处执行需要加速的代码
上述代码中，'GPU:0'表示使用第一个GPU设备。你可以根据实际情况修改这个数字。
3. 设置temperature=0.6
在深度学习模型生成文本时，temperature是一个重要的参数。temperature的值控制了生成的文本的多样性，较低的temperature会生成更加保守和确定性的文本，而较高的temperature会生成更加随机和多样化的文本。
在tensorflow中，你可以通过设置softmax函数的temperature参数来控制temperature的值：
import tensorflow as tf
# 设置temperature为0.6
temperature = 0.6
# 在softmax函数中使用temperature
softmax_output = tf.nn.softmax(logits / temperature, axis=-1)
上述代码中，logits表示模型输出的原始分数，通过除以temperature来调整输出概率的分布。你可以根据实际需求调整temperature的值。
4. 总结
在tensorflow中使用GPU来加速深度学习和机器学习任务可以显著提升计算性能和效率。通过检查GPU是否可用、指定GPU设备、调整GPU显存分配以及使用合适的temperature值，我们可以充分利用GPU的并行计算能力和高速内存来加速我们的计算任务。
但是需要注意的是，在某些情况下，使用GPU可能会导致资源问题，因此在使用GPU之前，我们需要仔细评估机器的硬件配置和资源限制，以确保能够充分利用GPU的优势。