示例示例GPU和CPU之间的主要区别是GPU可以提供更高的计算性能，而CPU可以提供更高的灵活性。GPU（图形处理器）是一种用于进行大量并行计算的硬件设备，它可以比CPU快得多。由于它们的并行性，GPU可以执行大量的计算任务，而不需要像CPU那样需要更多的时间来完成同样的任务。
TensorFlow GPU和CPU之间的主要区别是GPU可以提供更高的计算性能，而CPU可以提供更高的灵活性。
GPU（图形处理器）是一种用于进行大量并行计算的硬件设备，它可以比CPU快得多。由于它们的并行性，GPU可以执行大量的计算任务，而不需要像CPU那样需要更多的时间来完成同样的任务。
CPU（中央处理器）是一种用于执行算法和指令的硬件设备，它可以比GPU慢，但是拥有更高的灵活性。 CPU可以执行复杂的任务，而GPU只能执行相对简单的任务，因此CPU更适合执行复杂的任务。
以下是使用TensorFlow GPU和CPU的示例代码：
# 使用GPU
with tf.device('/gpu:0'):
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)
# 使用CPU
with tf.device('/cpu:0'):
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)
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