TensorFlow中tensorflow.contrib.framework.python.ops.variables模块的并行计算与性能优化

在TensorFlow中，tensorflow.contrib.framework.python.ops.variables模块提供了一些用于变量操作的辅助函数，可以实现并行计算和性能优化。

要实现并行计算，可以使用tf.get_variable()函数来创建变量，并通过设置参数来指定变量在不同设备上的存储和计算。例如，可以使用tf.device()函数来指定变量在特定设备上进行计算：

with tf.device('/gpu:0'):
    var1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1000], initializer=tf.random_normal_initializer())

with tf.device('/gpu:1'):
    var2 = tf.get_variable(name='var2', shape=[1000], initializer=tf.random_normal_initializer())

# 在不同设备上并行计算
result = tf.add(var1, var2)

# 执行计算图
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(result))

在上述示例中，var1和var2分别在两个不同的GPU设备上进行计算，并通过tf.add()函数进行并行计算。可以使用tf.device()函数将操作限制在特定设备上，以实现并行计算。

除了并行计算，tensorflow.contrib.framework.python.ops.variables模块还提供了性能优化的功能。例如，可以使用tf.get_variable()函数的reuse参数来共享变量，以减少内存占用和计算资源的浪费。可以通过设置reuse参数为True来复用已经创建的变量：

with tf.variable_scope('scope1'):
    var1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1000], initializer=tf.random_normal_initializer())

with tf.variable_scope('scope2', reuse=True):
    var2 = tf.get_variable(name='var1')

# 执行计算图
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(var2))

在上述示例中，var2通过设置reuse参数为True，实现了与var1共享同一个变量。这样可以减少内存占用和计算资源的浪费。注意，在共享变量时，必须保证变量的作用域(scope)是相同的。

此外，tensorflow.contrib.framework.python.ops.variables模块还提供了一些其它的性能优化操作，例如tf.get_variable()函数的initializer参数可以用来设定变量的初始化方法，可以选择合适的初始化方法来提高训练模型的效果；tf.Variable()函数可以使用variable_device参数指定变量的存储设备，可以将变量存储在高速缓存上，加快计算速度等。

总之，tensorflow.contrib.framework.python.ops.variables模块是一个非常有用的模块，提供了一些用于变量操作的辅助函数，可以实现并行计算和性能优化，有助于提高TensorFlow模型的计算效率。