版權(quán)聲明：本文為博主原創(chuàng)文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請附上原文出處鏈接和本聲明。
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tf.ConfigProto()函數(shù)用在創(chuàng)建session的時候，用來對session進(jìn)行參數(shù)配置：

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config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True)
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 ?#占用40%顯存
sess = tf.Session(config=config)
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1. 記錄設(shè)備指派情況 :??tf.ConfigProto(log_device_placement=True)

設(shè)置tf.ConfigProto()中參數(shù)log_device_placement = True ,可以獲取到 operations 和 Tensor 被指派到哪個設(shè)備(幾號CPU或幾號GPU)上運(yùn)行,會在終端打印出各項操作是在哪個設(shè)備上運(yùn)行的。

2. 自動選擇運(yùn)行設(shè)備 ： tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)

在tf中，通過命令 "with tf.device('/cpu:0'):",允許手動設(shè)置操作運(yùn)行的設(shè)備。如果手動設(shè)置的設(shè)備不存在或者不可用，就會導(dǎo)致tf程序等待或異常，為了防止這種情況，可以設(shè)置tf.ConfigProto()中參數(shù)allow_soft_placement=True，允許tf自動選擇一個存在并且可用的設(shè)備來運(yùn)行操作。

3. 限制GPU資源使用：

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為了加快運(yùn)行效率，TensorFlow在初始化時會嘗試分配所有可用的GPU顯存資源給自己，這在多人使用的服務(wù)器上工作就會導(dǎo)致GPU占用，別人無法使用GPU工作的情況。

tf提供了兩種控制GPU資源使用的方法，一是讓TensorFlow在運(yùn)行過程中動態(tài)申請顯存，需要多少就申請多少;第二種方式就是限制GPU的使用率。

一、動態(tài)申請顯存

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config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)
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二、限制GPU使用率

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config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 ?#占用40%顯存
session = tf.Session(config=config)

或者：

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gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.4)
config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)
session = tf.Session(config=config)
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設(shè)置使用哪塊GPU

方法一、在python程序中設(shè)置：

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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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方法二、在執(zhí)行python程序時候：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python yourcode.py

推薦使用更靈活一點(diǎn)的第二種方法。
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow中使用tf.ConfigProto()配置Session运行参数GPU设备指定的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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