Tensorflow中tf.ConfigProto()详解

柔情只为你懂 2021-10-29 10:22 353阅读 0赞

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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