tensorflow学习笔记（三）

1.是否打印设备分配日志

        

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

 

 

2.如果指定的设备不存在，是否允许TF自动分配设备

 

sess = tf.Session(config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement = True))

 

3.手工指派设备

        

with tf.device('/cpu:0'):

            ...

 

创建一个设备环境，这个环境下的operation都统一运行在环境指定的设备上

 

4.控制GPU资源使用率

 

(1)开始时分配少量的GPU容量，然后按需增加，由于不会释放内存，所以会导致碎片

config = tf.ConfigProto()

config.gpu_options.allow_growth = True

sess = tf.Session(config=config, ...)

（2）设置每个GPU应该拿出多少容量给进程使用，0.4代表40%

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.4)

config = tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)

sess = tf.Session(config=config,...)