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.Session(config=session_config) a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2,3], name='b') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3,2], name='b') c = tf.matmul(a,b) print(sess.run(c))
具体解释
log_device_placement=True
设置为True时,会打印出TensorFlow使用了那种操作
inter_op_parallelism_threads=0
设置线程一个操作内部并行运算的线程数,比如矩阵乘法,如果设置为0,则表示以最优的线程数处理
intra_op_parallelism_threads=0
设置多个操作并行运算的线程数,比如 c = a + b,d = e + f . 可以并行运算
allow_soft_placement=True
有时候,不同的设备,它的cpu和gpu是不同的,如果将这个选项设置成True,那么当运行设备不满足要求时,会自动分配GPU或者CPU。
其他选项
当使用GPU时候,Tensorflow运行自动慢慢达到最大GPU的内存
session_config.gpu_options.allow_growth = True
当使用GPU时,设置GPU内存使用最大比例
session_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
是否能够使用GPU进行运算
tf.test.is_built_with_cuda()
另外的处理方法
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) flat_d = tf.reshape(d, [-1]) combined = tf.multiply(c, flat_d) print(sess.run(combined))
以上这篇Tensorflow中tf.ConfigProto()的用法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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