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Tensorflow中tf.ConfigProto()的用法詳解

時間:2020-02-06來源:系統城作者:電腦系統城

參考Tensorflow Machine Leanrning Cookbook

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

具體代碼如下:


 
  1. import tensorflow as tf
  2.  
  3. session_config = tf.ConfigProto(
  4. log_device_placement=True,
  5. inter_op_parallelism_threads=0,
  6. intra_op_parallelism_threads=0,
  7. allow_soft_placement=True)
  8.  
  9. sess = tf.Session(config=session_config)
  10.  
  11. a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2,3], name='b')
  12. b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3,2], name='b')
  13.  
  14. c = tf.matmul(a,b)
  15. print(sess.run(c))

具體解釋

log_device_placement=True

設置為True時,會打印出TensorFlow使用了那種操作

inter_op_parallelism_threads=0

設置線程一個操作內部并行運算的線程數,比如矩陣乘法,如果設置為0,則表示以最優的線程數處理

intra_op_parallelism_threads=0

設置多個操作并行運算的線程數,比如 c = a + b,d = e + f . 可以并行運算

allow_soft_placement=True

有時候,不同的設備,它的cpu和gpu是不同的,如果將這個選項設置成True,那么當運行設備不滿足要求時,會自動分配GPU或者CPU。

其他選項

當使用GPU時候,Tensorflow運行自動慢慢達到最大GPU的內存


 
  1. session_config.gpu_options.allow_growth = True

當使用GPU時,設置GPU內存使用最大比例


 
  1. session_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4

是否能夠使用GPU進行運算


 
  1. tf.test.is_built_with_cuda()

另外的處理方法


 
  1. import tensorflow as tf
  2.  
  3. sess = tf.Session()
  4.  
  5. with tf.device('/cpu:0'):
  6. a = tf.constant([1.0, 3.0, 5.0], shape=[1, 3])
  7. b = tf.constant([2.0, 4.0, 6.0], shape=[3, 1])
  8.  
  9. with tf.device('/gpu:0'):
  10. c = tf.matmul(a, b)
  11. c = tf.reshape(c, [-1])
  12.  
  13. with tf.device('/gpu:0'):
  14. d = tf.matmul(b, a)
  15. flat_d = tf.reshape(d, [-1])
  16.  
  17. combined = tf.multiply(c, flat_d)
  18. print(sess.run(combined))
  19.  

以上這篇Tensorflow中tf.ConfigProto()的用法詳解就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持我們。

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