Tensorflow中tf.ConfigProto()的用法详解

参考Tensorflow Machine Leanrning Cookbook tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式，比如gpu运算或者cpu运算 具体代码如下： 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 在TensorFlow中，`tf.ConfigProto()` 是一个非常重要的配置对象，它允许用户自定义 `tf.Session` 的运行参数，从而优化模型的执行效率和资源利用。本文将深入解析 `tf.ConfigProto()` 的各个参数及其作用。 `log_device_placement=True` 参数设置为True时，会在TensorFlow运行过程中打印出每一步操作被分配到哪个硬件设备上执行，这对于调试和理解模型运行在哪个设备上有很大帮助。 `inter_op_parallelism_threads` 和 `intra_op_parallelism_threads` 分别用于控制操作间的并行度和操作内的并行度。`inter_op_parallelism_threads` 设置的是系统在不同操作之间并行执行的线程数量，而 `intra_op_parallelism_threads` 控制同一操作内部的并行度，例如在矩阵乘法等运算中。将它们设置为0意味着TensorFlow会自动选择最优的线程数。 `allow_soft_placement=True` 是一个关键设置，它允许TensorFlow在指定的设备无法满足操作需求时，自动选择另一个合适的设备（如GPU或CPU）来执行该操作。这对于在有多个设备的环境中运行模型尤其有用。 在使用GPU时，`tf.ConfigProto()` 还提供了 `gpu_options` 子属性来进一步定制GPU的行为。`gpu_options.allow_growth=True` 使得TensorFlow在运行时按需分配GPU内存，而不是一开始就占用所有可用内存。`gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction` 参数可以用来限制每个进程对GPU内存的最大使用比例，例如设置为0.4，表示最多使用40%的GPU内存。 此外，通过 `tf.device('/cpu:0')` 或 `tf.device('/gpu:0')` 的上下文管理器，可以直接指定操作运行在特定的CPU或GPU上。这在需要强制某些操作在特定设备上执行时非常有用。 举个例子，以下代码片段展示了如何在CPU和GPU之间切换操作： ```python 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) d = tf.reshape(d, [-1]) combined = tf.multiply(c, tf.reshape(d, [-1])) print(sess.run(combined)) ``` `tf.test.is_built_with_cuda()` 函数用于检测当前TensorFlow是否支持CUDA，即是否能够在GPU上运行。 总结来说，`tf.ConfigProto()` 提供了丰富的配置选项，帮助用户根据实际需求调整模型运行环境，包括选择设备、控制并行度、管理GPU内存等，以实现更高效、更灵活的模型执行。在进行大规模计算或者跨设备运算时，正确配置 `tf.ConfigProto()` 非常关键，它可以显著提升模型训练的性能并优化资源利用率。