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:

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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具體解釋

log_device_placement=True

設(shè)置為True時，會打印出TensorFlow使用了那種操作

inter_op_parallelism_threads=0

設(shè)置線程一個操作內(nèi)部并行運算的線程數(shù)，比如矩陣乘法，如果設(shè)置為０，則表示以最優(yōu)的線程數(shù)處理

intra_op_parallelism_threads=0

設(shè)置多個操作并行運算的線程數(shù)，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(shè)備，它的cpu和gpu是不同的，如果將這個選項設(shè)置成True，那么當運行設(shè)備不滿足要求時，會自動分配GPU或者CPU。

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其他選項

當使用GPU時候，Tensorflow運行自動慢慢達到最大GPU的內(nèi)存

session_config.gpu_options.allow_growth = True
1

當使用GPU時，設(shè)置GPU內(nèi)存使用最大比例

session_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
1

是否能夠使用GPU進行運算

tf.test.is_built_with_cuda()
1

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另外的處理方法

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
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_31261509/article/details/79746114
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Tensorflow中tf.ConfigProto()详解的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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