TensorFlow中的GPUOptions()设置：加速深度学习算法的运行

TensorFlow中的GPUOptions()可以通过设置不同的参数来加速深度学习算法的运行。下面将介绍一些常用的参数及其使用方法。

1. allow_growth：该参数控制GPU内存的增长方式。默认情况下，TensorFlow会先尽可能地使用完所有的GPU内存，然后再申请更多的内存。而设置allow_growth为True可以让TensorFlow按需增长内存，以避免过度占用与其它应用程序共享的内存。下面是一个示例：

import tensorflow as tf

gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

2. per_process_gpu_memory_fraction：该参数用于控制TensorFlow使用的GPU内存的上限比例。默认情况下，TensorFlow会尽可能地占用所有可用的GPU内存。而设置per_process_gpu_memory_fraction可以限制TensorFlow使用的GPU内存大小，以便与其它应用程序共享GPU资源。下面是一个示例：

import tensorflow as tf

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.4)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

3. visible_device_list：该参数用于指定TensorFlow可见的GPU设备。默认情况下，TensorFlow会将所有可见的GPU设备都用于计算。而设置visible_device_list可以限制TensorFlow使用的GPU设备数量，以便与其它应用程序共享GPU资源。下面是一个示例：

import tensorflow as tf

gpu_options = tf.GPUOptions(visible_device_list='0,1')
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

4. allow_soft_placement：该参数用于启用TensorFlow的自动设备放置机制。默认情况下，TensorFlow会将计算任务自动放置到GPU上，如果GPU设备不可用，则自动放置到CPU上。而设置allow_soft_placement为True可以让TensorFlow自动选择可用的设备进行计算。

import tensorflow as tf

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

5. log_device_placement：该参数用于启用TensorFlow的设备放置日志。默认情况下，TensorFlow会在运行时打印出每个操作所放置的设备。这对于调试设备放置问题非常有帮助。

import tensorflow as tf

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

通过设置这些参数，可以根据具体需要来加速深度学习算法的运行。例如，通过设置allow_growth为True，可以避免因为默认的GPU内存增长方式导致内存溢出的问题；通过设置per_process_gpu_memory_fraction可以限制TensorFlow使用的GPU内存大小，以便与其它应用程序共享GPU资源；通过设置visible_device_list可以限制TensorFlow使用的GPU设备数量，以便与其它应用程序共享GPU资源；通过设置allow_soft_placement为True和log_device_placement为True可以实现更灵活和可观察的设备放置。