假设我们没有任何GPUs。我们有一台具有CPU内核的N机器。我想在CPU上训练神经网络，并希望尽可能多地利用CPU。
我知道我可以设置inter_op_parallelism_threads和intra_op_parallelism_threads变量来控制Tensorflow中的并行性。但是我想知道Tensorflow默认情况下如何处理CPU内核之间的并行性吗？
我的初步猜测是默认情况下 ，Tensorflow将所有CPU内核视为一台设备，并使用它们{{1}在所有内核上同时运行一个单个操作}}库，我们没有任何inter_op并行性（这意味着并行运行mutli ops）。
我知道这个question。但这不是我想要的。我想知道tensorflow本身如何处理CPU内核之间的并行性。