拥有Tensorflow数据集和多个GPU时，将数据预加载到多个GPU中是有益的。
我唯一能找到的例子是在这个issue
中host_dataset_on_cpu = .....
multi_device_iterator = prefetching_ops.MultiDeviceIterator(host_dataset_on_cpu, devices=['/gpu:0', '/gpu:1'])
elem_on_gpu_0, elem_on_gpu_1 = multi_device_iterator.get_next()
with tf.Session() as sess:
sess.run(multi_device_iterator.initializer)
elem_0 = sess.run(elem_on_gpu_0)
elem_1 = sess.run(elem_on_gpu_1)
我想知道的是： -是否真的需要多次调用sess.run（每个GPU调用一个？） -可以与可配置数量的GPU一起使用吗？ （拆分= multi_device_iterator.get_next（）） -似乎已实现了MultiDeviceIterator，但在文档中找不到。还在开发中吗？
当我尝试实现这一点时，我也会遇到很多错误
2018-11-02 09：22：15.740637：W tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1261]未实现： 不支持的对象类型列表2018-11-02 09：22：15.741142：W tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1261]未实现： 不支持的对象类型列表2018-11-02 09：22：15.741670：W tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1261]未实现： 不支持的对象类型列表2018-11-02 09：22：15.742512：W tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1261]未实现： 不支持的对象类型列表2018-11-02 09：22：15.748161：W tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1261]未实现： 不支持的对象类型列表2018-11-02 09：22：15.749587：W tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1261]未实现： 不支持的对象类型列表2018-11-02 09：22：15.752334：W tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1261]未实现： 不支持的对象类型列表2018-11-02 09：22：15.752756：W tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1261]未实现： 不支持的对象类型列表2018-11-02 09：22：15.753581：W tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1261]未实现： 不支持的对象类型列表2018-11-02 09：22：15.753974：W tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1261]未实现： 不支持的对象类型列表2018-11-02 09：22：15.754434：W tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1261]未实现： 不支持
这似乎并没有帮助