如何让tf.gradients()函数在多个图形处理器上工作？

要让tf.gradients()函数在多个图形处理器上工作，可以按照以下步骤进行操作：

确保你的机器上有多个图形处理器（GPU）可用，并且已经正确安装了TensorFlow和相关的GPU驱动程序。
在TensorFlow中，可以使用tf.device()函数将操作分配给特定的GPU。通过在代码中使用tf.device()函数，可以指定操作在哪个GPU上执行。
首先，使用tf.device()函数将计算图中的操作分配给不同的GPU。例如，可以使用tf.device('/gpu:0')将操作分配给第一个GPU，使用tf.device('/gpu:1')将操作分配给第二个GPU，以此类推。
然后，使用tf.GradientTape()上下文管理器来记录计算梯度的操作。在上下文管理器内部，执行需要计算梯度的操作。
最后，使用tf.gradients()函数来计算梯度。将需要计算梯度的操作和相对于哪些变量计算梯度作为参数传递给tf.gradients()函数。

以下是一个示例代码，展示了如何在多个GPU上使用tf.gradients()函数：

import tensorflow as tf

# 定义计算图
def compute_loss(inputs, targets):
    # 在这里定义你的模型
    # ...

    # 计算损失
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(targets - inputs))
    return loss

# 定义输入和目标
inputs = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0])
targets = tf.constant([4.0, 5.0, 6.0])

# 在多个GPU上计算梯度
with tf.device('/gpu:0'):
    with tf.GradientTape() as tape:
        tape.watch(inputs)
        loss = compute_loss(inputs, targets)

grads = tape.gradient(loss, inputs)

# 打印梯度
print(grads)

在上面的示例中，我们使用了两个GPU来计算梯度。首先，我们使用tf.device()函数将计算图中的操作分配给第一个GPU。然后，我们使用tf.GradientTape()上下文管理器记录计算梯度的操作，并计算损失。最后，我们使用tf.gradients()函数计算相对于输入的梯度。

请注意，上述示例仅演示了如何在多个GPU上使用tf.gradients()函数。实际应用中，还需要根据具体情况进行适当的调整和优化。