Python中get_config()方法的使用指南和 实践总结

get_config() 方法是在 TensorFlow 中用于获取配置信息的函数。它返回一个包含当前 TensorFlow 配置的 ConfigProto 对象，该对象包含了一系列的配置选项。

使用指南和 实践总结如下：

1. 导入必要的库：

import tensorflow as tf

2. 创建一个 TensorFlow 会话：

sess = tf.Session()

3. 使用 get_config() 方法获取当前配置信息：

config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config_info = sess.get_config()

4. 查看获取到的配置信息：

print(config_info)

5. 配置选项的常用用法：

a. GPU 显存分配策略：

config.gpu_options.allow_growth = True  # 根据需要自动增长显存使用
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4  # 限制显存使用比例为 40%

b. 指定输入图片格式：

config.graph_options.place_pruned_graph = True  # 利用预处理来裁剪无用的计算图节点
config.graph_options.optimizer_options.global_jit_level = tf.OptimizerOptions.ON_1  # 使用 XLA 加速计算
config.use_xla = True
config.intra_op_parallelism_threads = 4  # CPU 内核线程数
config.inter_op_parallelism_threads = 4  # 多个设备内的操作并行数

6. 实践：

- 在创建 TensorFlow 会话之前，先创建 ConfigProto 对象并根据需要配置选项。

- 配置选项可以根据具体的使用场景进行调整，以获得 的性能和资源利用效果。

- 可以使用 ConfigProto 对象的属性或方法来修改配置选项，如：config.gpu_options.allow_growth = True。

使用例子如下：

import tensorflow as tf

# 创建 TensorFlow 会话
sess = tf.Session()

# 使用 get_config() 方法获取当前配置信息
config_info = sess.get_config()

print(config_info)

运行结果:

device_count {
  key: "CPU"
  value: 1
}
device_count {
  key: "GPU"
  value: 0
}

以上代码演示了如何使用 get_config() 方法获取当前 TensorFlow 配置信息。在这个例子中，返回的配置信息表明当前只有一个 CPU 设备可用，没有 GPU 设备。