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  • Tensorflow中tf.ConfigProto()详解

    参考Tensorflow Machine Leanrning Cookbook

    tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式,比如gpu运算或者cpu运算

    具体代码如下:

    import tensorflow as tf

    session_config = tf.ConfigProto(
    log_device_placement=True,
    inter_op_parallelism_threads=0,
    intra_op_parallelism_threads=0,
    allow_soft_placement=True)

    sess = tf.Session(config=session_config)

    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2,3], name='b')
    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)
    print(sess.run(c))


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    具体解释

    log_device_placement=True

    设置为True时,会打印出TensorFlow使用了那种操作


    inter_op_parallelism_threads=0

    设置线程一个操作内部并行运算的线程数,比如矩阵乘法,如果设置为0,则表示以最优的线程数处理


    intra_op_parallelism_threads=0

    设置多个操作并行运算的线程数,比如 c = a + b,d = e + f . 可以并行运算


    allow_soft_placement=True

    有时候,不同的设备,它的cpu和gpu是不同的,如果将这个选项设置成True,那么当运行设备不满足要求时,会自动分配GPU或者CPU。


    其他选项

    当使用GPU时候,Tensorflow运行自动慢慢达到最大GPU的内存

    session_config.gpu_options.allow_growth = True
    1


    当使用GPU时,设置GPU内存使用最大比例

    session_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
    1


    是否能够使用GPU进行运算

    tf.test.is_built_with_cuda()
    1


    另外的处理方法

    import tensorflow as tf

    sess = tf.Session()

    with tf.device('/cpu:0'):
    a = tf.constant([1.0, 3.0, 5.0], shape=[1, 3])
    b = tf.constant([2.0, 4.0, 6.0], shape=[3, 1])

    with tf.device('/gpu:0'):
    c = tf.matmul(a, b)
    c = tf.reshape(c, [-1])

    with tf.device('/gpu:0'):
    d = tf.matmul(b, a)
    flat_d = tf.reshape(d, [-1])

    combined = tf.multiply(c, flat_d)
    print(sess.run(combined))
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    作者:泥石流中的一股清流
    来源:CSDN
    原文:https://blog.csdn.net/qq_31261509/article/details/79746114
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