tensorflow学习笔记（二十五）：ConfigProto&GPU

tensorflow ConfigProto

tf.ConfigProto一般用在创建session的时候。用来对session进行参数配置

with tf.Session(config = tf.ConfigProto(...),...)

#tf.ConfigProto()的参数log_device_placement=True : 是否打印设备分配日志allow_soft_placement=True ： 如果你指定的设备不存在，允许TF自动分配设备tf.ConfigProto(log_device_placement=True,allow_soft_placement=True)

控制GPU资源使用率

#allow growthconfig = tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth = Truesession = tf.Session(config=config, ...)# 使用allow_growth option，刚一开始分配少量的GPU容量，然后按需慢慢的增加，由于不会释放#内存，所以会导致碎片

# per_process_gpu_memory_fractiongpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)session = tf.Session(config=config, ...)#设置每个GPU应该拿出多少容量给进程使用，0.4代表 40%

控制使用哪块GPU

~/ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  python your.py#使用GPU0~/ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python your.py#使用GPU0,1#注意单词不要打错