1. 引言
在使用TensorFlow进行深度学习任务时，我们经常需要查看当前代码在哪个设备上执行，这对我们了解代码的运行情况和性能优化很有帮助。本文将介绍如何使用Jupyter Notebook打印TensorFlow的device信息。
2. 打印TensorFlow device信息
在TensorFlow中，可以使用tf.debugging.set_log_device_placement(True)来打开设备放置的日志信息。这个函数将在Jupyter Notebook中打印出TensorFlow的device信息。
2.1 准备工作
首先，我们需要安装Jupyter Notebook和TensorFlow。使用以下命令可以安装Jupyter Notebook：
pip install jupyter notebook
安装完成后，使用以下命令安装TensorFlow：
pip install tensorflow
安装完成后，我们就可以开始在Jupyter Notebook中打印TensorFlow的device信息了。
2.2 打印device信息的代码
在Jupyter Notebook中，我们可以使用以下代码打印TensorFlow的device信息：
import tensorflow as tf
# 打开设备放置的日志信息
tf.debugging.set_log_device_placement(True)
# 定义一个计算图
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
# 打印计算图的device信息
print("a在设备上的位置：", a.device)
运行以上代码后，我们将会在Jupyter Notebook中看到类似下面的输出：
a在设备上的位置： /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0
这个输出告诉我们，计算图a是在CPU上执行的。在实际运行中，如果有GPU设备可用，TensorFlow将会自动将计算图分配到GPU上执行。
3. temperature=0.6
在深度学习中，temperature参数通常用于控制模型对输出的多样性。较高的temperature值会使输出更加平坦和随机，而较低的temperature值则会使输出更加尖锐和确定。
对于使用Softmax函数的模型，temperature可以通过调整Softmax函数的输入来实现。具体来说，对于一个分类问题，我们可以在计算Softmax之前对模型的输出进行缩放，通常使用温度参数来控制缩放的程度。在计算Softmax函数之前，我们可以使用以下公式对模型的输出进行缩放：
scaled_output = output / temperature
# 然后计算缩放后的Softmax
softmax_output = tf.nn.softmax(scaled_output)
其中，output是模型的输出，temperature是温度参数。通过调整温度参数的值，我们可以控制模型输出的多样性。
4. 总结
通过使用Jupyter Notebook打印TensorFlow的device信息，我们可以了解代码在哪个设备上执行，从而更好地了解代码的运行情况和进行性能优化。同时，通过调整温度参数，我们可以控制深度学习模型输出的多样性。
希望本文能帮助你学习和使用Jupyter Notebook、TensorFlow和温度参数！