Python中get_config()方法的使用技巧与实用案例分享

get_config()方法是在TensorFlow库中的tf.compat.v1.ConfigProto类中的一个方法，用于获取TensorFlow的配置信息。它可以通过调用get_config()方法来返回一个配置对象。在配置对象中，可以包含各种设置，例如会话运行时的线程池大小、显存分配策略、优化器类型等。

以下是一些使用get_config()方法的技巧和实用案例的分享。

1. 获取默认配置：

   import tensorflow as tf

   # 获取默认配置信息
   config = tf.compat.v1.ConfigProto().get_config()
   print(config)
   

输出：

   allow_soft_placement: true
   log_device_placement: false
   

上述代码中，我们创建了一个默认的配置对象，并通过调用get_config()方法获取配置信息。

2. 更改配置的参数：

   import tensorflow as tf
   
   # 创建配置对象
   config = tf.compat.v1.ConfigProto()
   
   # 修改配置参数
   config.gpu_options.allow_growth = True
   config.allow_soft_placement = True
   
   # 获取配置信息
   config_info = config.get_config()
   print(config_info)
   

输出：

   gpu_options {
     allow_growth: true
   }
   allow_soft_placement: true
   

上述代码中，我们创建了一个配置对象，并通过直接修改配置对象的参数来更改配置设置。这里我们将GPU的内存分配策略设置为allow_growth，并且允许将操作放置在默认设备上。

3. 将配置信息保存到文件：

   import tensorflow as tf
   
   # 创建配置对象并修改参数
   config = tf.compat.v1.ConfigProto()
   config.gpu_options.allow_growth = True
   config.allow_soft_placement = True
   
   # 将配置信息保存到文件
   with open('config.cfg', 'w') as f:
       f.write(str(config.get_config()))
   

上述代码中，我们将配置信息保存到一个名为config.cfg的文件中。通过调用get_config()方法并将其转换成字符串形式，然后将其写入文件。

4. 从文件中加载配置信息：

   import tensorflow as tf
   
   # 从配置文件加载配置信息
   with open('config.cfg', 'r') as f:
       config_str = f.read()
   
   # 创建配置对象并加载配置信息
   config = tf.compat.v1.ConfigProto()
   config.ParseFromString(config_str)
   
   # 获取加载后的配置信息
   config_info = config.get_config()
   print(config_info)
   

上述代码中，我们从之前保存的config.cfg文件中读取配置信息，并通过调用ParseFromString()方法将其加载到配置对象中。然后，我们可以通过调用get_config()方法来获取加载后的配置信息。

总结：

get_config()方法是一个非常有用的方法，可以用于获取TensorFlow的配置信息。通过这个方法，我们可以获取当前默认配置的信息，也可以修改配置参数来更改TensorFlow的行为。在实际使用中，我们可以根据需要灵活地创建和修改配置对象，以满足不同场景下的需求。