用于生成数据的方式是在CPU上执行的（
random.random()是常规的python函数，而不是TF-
one）。而且，执行
10^6一次时间比
10^6一次运行中请求随机数要慢。将代码更改为：
a = tf.random_uniform([1000, 1000], name='a')b = tf.random_uniform([1000, 1000], name='b')
因此，数据将在GPU上并行生成，而不会浪费时间将其从RAM传输到GPU。
one）。而且，执行
用于生成数据的方式是在CPU上执行的（
random.random()是常规的python函数，而不是TF-
10^6一次时间比
10^6一次运行中请求随机数要慢。将代码更改为：
a = tf.random_uniform([1000, 1000], name='a')b = tf.random_uniform([1000, 1000], name='b')
因此，数据将在GPU上并行生成，而不会浪费时间将其从RAM传输到GPU。
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