"Logging Device Placement"上的 Tensorflow 文档示例代码没有打印出任何内容

Question

Tensorflow documentation有以下示例代码，用于找出节点的设备放置。也就是说，在哪个设备上进行特定计算。

# Creates a graph.
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# Runs the op.
print sess.run(c)

对我来说，代码不会像预期的那样打印出设备的位置。我正在使用在 Ubuntu 上运行的 Jupyter 笔记本。我该如何解决这个问题或以其他方式找到信息？

Answer 1

对于 Jupyter(和其他)用户，最近添加了一项功能，可以在您创建 Session.run() 时回读设备位置。打电话并打印在你的笔记本上。

# Creates a graph.
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session()

# Runs the op.
options = tf.RunOptions(output_partition_graphs=True)
metadata = tf.RunMetadata()
c_val = sess.run(c, options=options, run_metadata=metadata)

print metadata.partition_graphs

metadata.partition_graphs包含执行的图的实际节点，按设备分区。分区没有明确标记它们代表的设备，而是每个 NodeDef图中有它的 device字段集。