使用TensorFlow中的GPUOptions()进行神经网络优化

TensorFlow中的GPUOptions()是用于配置GPU运算的选项之一。它有几个参数可以设置，包括allow_growth、per_process_gpu_memory_fraction和visible_device_list。

首先，allow_growth参数被设置为True时，TensorFlow会动态地分配显存，按需增长。这样可以避免显存被一次性占用完毕，导致运行中的程序无法进行。设置方法如下：

import tensorflow as tf

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)

上述代码创建了一个会话session，并将allow_growth参数设置为True。这样在运行时，即使内存不足，也不会抛出错误，而是会逐渐分配足够的显存。

其次，per_process_gpu_memory_fraction参数可以控制每个可见GPU上可用的显存比例。比如，设置为0.4，则每个GPU可用的显存将限制在总显存的40％以内。设置方法如下：

import tensorflow as tf

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
session = tf.Session(config=config)

上述代码创建了一个会话session，并将per_process_gpu_memory_fraction参数设置为0.4。这将在每个GPU上限制可用显存的比例为40%。

最后，visible_device_list参数可以用来指定哪些GPU设备可见，哪些 GPU设备不可见。通过设置不同的值，可以选择在具有多个GPU的系统上使用哪些GPU设备。设置方法如下：

import tensorflow as tf

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list = "0,1"
session = tf.Session(config=config)

上述代码创建了一个会话session，其中visible_device_list参数被设置为"0,1"。这意味着只有设备0和设备1可见，其他设备将不可见。在GPU编号不连续的情况下，可以使用不同的编号并用逗号分隔。

事实上，在实际使用过程中，可以同时使用这些参数来进行优化。例如，可以设置allow_growth为True，这样避免一次性占用过多显存；同时使用per_process_gpu_memory_fraction设置每个GPU可见显存的比例；再通过visible_device_list选择可见的设备。

总结起来，通过使用GPUOptions()中的这几个参数，可以灵活地管理和优化神经网络在GPU上的运算。通过合理配置显存的分配，可以提高运算的效率，并防止显存溢出的问题。