with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

最新推荐文章于 2024-01-02 09:09:37 发布
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分类专栏： tensorflow
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本文介绍了一种在TensorFlow中正确配置GPU的方法。通过调整Session配置参数及显式指定设备，可以有效利用GPU资源，提高训练效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >



这个加上后，不能顺利利用gpu了，


with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess,tf.device('/gpu:0'):

这个反而能顺利调用gpu：

with tf.Session() as sess,tf.device('/gpu:0'):

TensorFlow中的小知识：tf.ConfigProto()与Session
spring_willow的博客
04-29 4935
tf.ConfigProto() 现在记录一下我们经常会用到的tf.ConfigProto()函数的功能和使用 一、功能 tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候对session进行参数配置。 首先需要了解一下session，这样才可以更好的使用该函数。 二、session session是tensorflow框架中的一个重要机制，负责分配和管理资源...
tf.ConfigProto()整理
duyuanjun123的博客
07-08 1038
持续整理中tf.ConfigProto()tf.GPUOptions()动态申请缓存限制GPU的使用率 tf.ConfigProto() tf.ConfigProto()在创建tf.Session(config=tf.ConfigProto())进行参数配置。 主要的参数有以下几种： allow_soft_placement=True： 如果是 True，允许 tensorflow 自动分配设备。 log_device_placement=True： 如果是 True，打印设备分配日志。 device_c
讲解with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
牛肉胡辣汤
01-02 473
通过使用，我们可以在 TensorFlow 会话开始时打印设备放置日志。这个功能对于调试 TensorFlow 程序以及性能优化非常有帮助，可以让我们了解 TensorFlow 是如何在各个设备上执行操作的。
sess = tf.session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))时的警告信息
m0_37876745的博客
03-04 4896
pip操作安装了的tensorflow会有提示：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2，原因好像是编译问题，cpu没有得到充分的利用，如果从官网下载源码不会有这种问题，如果用gpu可以忽略，使用：import os os.environ['TF_CPP_...
tensorflow中使用tf.ConfigProto()使用方法
Loong Cheng的博客
05-14 7752
tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候，用来对session进行参数配置： config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 se...
config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
庆志的小徒弟
06-06 7269
with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)) as sess: tf.ConfigProto用来对session进行参数配置，如上所示。涉及到的参数如下： #tf.ConfigProto()的参数 log_device_placement=True : 是否打印设备分配日志 allow_soft_plac...
config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True) with tf.Session(config=config) as sess:
最新发布
11-14
config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True) with tf.Session(config=config) as sess: # 进行计算图的操作 ``` 这段代码的作用是： 1. 创建了一个 ConfigProto 对象，其中 `log_device_placement=True`...
tensorflow中使用tf.ConfigProto()配置Session运行参数&&GPU设备指定
上帝是个娘们的博客
03-28 3455
tf.ConfigProto一般用在创建session的时候。用来对session进行参数配置 config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True, allow_soft_placement=True) """ 参数说明： log_device_placement: 设置tf.ConfigProto()中参数log_device_placeme...
tensorflow-gpu分配显存tf.ConfigProto和tf.GPUOptions
Muzi_Water的博客
03-05 2330
初次使用tensorflow-gpu时用的sess = tf.Session()启动图，这时总报如下错误 但是程序逻辑是没有问题的，后来发现是需要为其分配显存，因此需要将sess = tf.Session()改为： config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True sess = tf.Session(config...
tf.ConfigProto (allow_soft_placement=True)
qq_35037684的博客
06-13 860
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(…)…) 原文链接.
【笔记】tf中使用 tf.ConfigProto()配置Session运行参数 && GPU设备指定
nyist_yangguang的博客
12-02 1073
tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候，用来对session进行参数配置： config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.4 # 占用40%显存 sess=tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况： tf.ConfigProto..
tensorflow中使用tf.ConfigProto()配置Session运行参数
yanxiaohui1992的博客
06-12 790
tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候，用来对session进行参数配置： config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 s...
tf.ConfigProto()
牛腩面的博客
11-19 4149
run_config = tf.ConfigProto(...) sess = tf.Session(config=run_config) ConfigProto类:device_count：map<string, int32> 设备的数量映射。key为设备的名称（比如”CPU”或者”GPU”），而value为该类型设备的数量的最大值。 如果没有设置的话，系统会自动设置合适的数值。 ...
tensorflow—— tf.ConfigProto()
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Tensorflow加载预训练模型和保存模型（ckpt文件）以及迁移学习finetuning
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