如何在TensorFlow.contrib.framework中使用多GPU进行并行计算

在TensorFlow.contrib.framework中使用多GPU进行并行计算可以通过tf.device()和tf.variable_scope()来实现。以下是一个示例，展示了如何在两个GPU上并行计算两个矩阵的乘法：

import tensorflow as tf

# 定义需要并行计算的操作
def multiply_matrices(matrix1, matrix2):
    return tf.matmul(matrix1, matrix2)

# 定义两个输入矩阵
matrix1 = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1000))
matrix2 = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1000))

# 将计算操作分配到两个GPU上
with tf.device('/gpu:0'):
    with tf.variable_scope('model', reuse=tf.AUTO_REUSE):
        result1 = multiply_matrices(matrix1, matrix2)  # 在      个GPU上计算结果

with tf.device('/gpu:1'):
    with tf.variable_scope('model', reuse=tf.AUTO_REUSE):
        result2 = multiply_matrices(matrix1, matrix2)  # 在第二个GPU上计算结果

# 将两个结果进行合并
combined_result = tf.add(result1, result2)

# 运行计算图
with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 传入输入矩阵，并获得合并结果
    feed_dict = {matrix1: [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], matrix2: [[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]]}
    result = sess.run(combined_result, feed_dict=feed_dict)
    print(result)

在上述示例中，首先定义了需要并行计算的操作multiply_matrices()，接着定义了两个输入矩阵matrix1和matrix2。然后，通过tf.device()将两个计算操作分别分配到/gpu:0和/gpu:1上。通过tf.variable_scope()将两个操作放在相同的命名空间中，确保两个操作使用相同的变量。最后，通过tf.add()将两个计算的结果合并得到combined_result。在会话中运行计算图时，通过feed_dict传入输入矩阵，并获得合并结果。

需要注意的是，为了使两个操作共享相同的变量，需要在tf.variable_scope()中设置reuse=tf.AUTO_REUSE。这样，在 次创建变量时，将会创建新的变量，而在之后的过程中，将会重用之前创建的变量。