tensorFlow中的GPUOptions()指南：设置合理的GPU配置进行深度学习训练

TensorFlow中的GPUOptions()是一个用于配置使用GPU的选项的类。使用合理的GPU配置对于深度学习训练非常重要，可以提升训练速度和效率。下面是一个详细的指南，说明如何设置合理的GPU配置，并提供一个使用例子。

首先，导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.core.protobuf import rewriter_config_pb2

接下来，可以创建一个GPUOptions对象，并设置其中的属性。以下是一些常用的属性和其作用：

1. allow_growth: 指定是否分配显存时按需自增长。默认值为False。如果设置为True，程序将只会使用所需数量的显存，而不是分配固定的显存大小。适合多个TensorFlow会话共享同一块GPU显存的情况。

gpu_options = tf.compat.v1.GPUOptions(allow_growth=True)

2. per_process_gpu_memory_fraction: 可用显存的分配比例。默认值为1.0。可以设置为一个小于1的值，例如0.4，表示分配40%的显存给TensorFlow session。

gpu_options = tf.compat.v1.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.4)

3. allocator_type: 指定分配显存的方法。默认值为"GPU_0"，表示使用GPU 0。可以设置为其他字符串来指定其他GPU，例如"GPU_1"。

gpu_options = tf.compat.v1.GPUOptions(allocator_type="GPU_1")

4. visible_device_list: 指定可见的GPU设备列表，以逗号分隔。默认为""，表示可见所有GPU设备。可以设置为"0,1"来只使用第一个和第二个GPU设备。

gpu_options = tf.compat.v1.GPUOptions(visible_device_list="0,1")

5. experimental: 其他实验性质的选项。可以使用rewriter_config的控制重写器的配置，例如禁用const folding等。

config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.experimental.rewriter_options.layout_optimizer = rewriter_config_pb2.RewriterConfig.OFF

将配置应用于TensorFlow会话时，可以使用以下方法：

sess = tf.compat.v1.Session(config=config)

下面是一个完整的例子，展示如何设置合理的GPU配置：

import tensorflow as tf
from tensorflow.core.protobuf import rewriter_config_pb2

# 设置GPU选项
gpu_options = tf.compat.v1.GPUOptions(allow_growth=True,
                                      per_process_gpu_memory_fraction=0.4,
                                      visible_device_list="0,1")
config = tf.compat.v1.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)
config.experimental.rewriter_options.layout_optimizer = rewriter_config_pb2.RewriterConfig.OFF

# 创建TensorFlow会话
session = tf.compat.v1.Session(config=config)

# 使用会话进行模型训练
...

通过以上的GPU配置，可以有效地进行深度学习训练，并根据具体的需求灵活地分配和管理GPU资源，提高训练速度和效率。