tensorflow ConfigProto
tf.ConfigProto一般用在創建session的時候。用來對session進行參數配置

with tf.Session(config = tf.ConfigProto(...),...)
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#tf.ConfigProto()的參數
log_device_placement=True : 是否打印設備分配日志
allow_soft_placement=True ： 如果你指定的設備不存在，允許TF自動分配設備
tf.ConfigProto(log_device_placement=True,allow_soft_placement=True)
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控制GPU資源使用率
#allow growth
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config, ...)
# 使用allow_growth option，剛一開始分配少量的GPU容量，然后按需慢慢的增加，由于不會釋放
#內存，所以會導致碎片
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# per_process_gpu_memory_fraction
gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)
session = tf.Session(config=config, ...)
#設置每個GPU應該拿出多少容量給進程使用，0.4代表 40%
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控制使用哪塊GPU
~/ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python your.py#使用GPU0
~/ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python your.py#使用GPU0,1
#注意單詞不要打錯

#或者在 程序開頭
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' #使用 GPU 0
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' # 使用 GPU 0，1

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作者：ke1th
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/53837651
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow学习笔记（二十五）：ConfigProtoGPU的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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