Tensorflow中tf.ConfigProto()的用法详解

在TensorFlow中，我们可以使用tf.ConfigProto()方法配置会话的参数，例如指定使用GPU进行计算、设置GPU的显存使用方式等。本文将详细讲解tf.ConfigProto()方法的用法，并提供两个示例说明。

示例1：指定使用GPU进行计算

以下是指定使用GPU进行计算的示例代码：

import tensorflow as tf

# 指定使用GPU进行计算
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
with tf.Session(config=config) as sess:
    # 定义模型和计算图
    ...

在这个示例中，我们使用tf.ConfigProto()方法创建了一个配置对象，并将config.gpu_options.allow_growth设置为True，表示允许GPU显存按需分配。然后，我们使用with tf.Session(config=config) as sess:语句指定使用GPU进行计算，并在其中定义了模型和计算图。

示例2：设置GPU的显存使用方式

以下是设置GPU的显存使用方式的示例代码：

import tensorflow as tf

# 设置GPU的显存使用方式
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
with tf.Session(config=config) as sess:
    # 定义模型和计算图
    ...

在这个示例中，我们使用tf.ConfigProto()方法创建了一个配置对象，并将config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction设置为0.4，表示限制每个进程最多使用40%的GPU显存。然后，我们使用with tf.Session(config=config) as sess:语句指定使用GPU进行计算，并在其中定义了模型和计算图。

结语

以上是tf.ConfigProto()方法的用法详解，包含了指定使用GPU进行计算和设置GPU的显存使用方式的示例说明。在实际应用中，我们可以根据具体情况选择适合的参数来配置会话，以达到最优的计算效果。