Python中使用RunConfig()管理运行属性的技巧

在Python中，可以使用RunConfig类来管理TensorFlow程序的运行属性。RunConfig类可以用于配置程序的运行模式、设备分配、保存与加载等属性。本文将介绍几种使用RunConfig()管理运行属性的技巧，并给出相应的示例。

1. 设置运行模式

可以通过设置RunConfig的model_dir属性来指定训练结果的保存路径。例如，可以使用如下代码创建一个RunConfig对象，并将model_dir设置为当前目录下的"model"子目录：

import tensorflow as tf

config = tf.estimator.RunConfig(model_dir='./model')

2. 设置设备分配

可以使用RunConfig的device_filters属性来指定TensorFlow程序的设备分配策略。例如，可以使用如下代码创建一个RunConfig对象，并指定将运行TensorFlow程序的设备限定为GPU设备：

import tensorflow as tf

config = tf.estimator.RunConfig(device_filters='/gpu:0')

3. 设置保存与加载

可以使用RunConfig的save_summary_steps、save_checkpoints_steps和save_checkpoints_secs属性来指定训练过程中的保存频率。例如，可以使用如下代码创建一个RunConfig对象，并指定每1000个步骤保存一次训练摘要和检查点：

import tensorflow as tf

config = tf.estimator.RunConfig(
    model_dir='./model',
    save_summary_steps=1000,
    save_checkpoints_steps=1000
)

4. 设置并行训练

可以使用RunConfig的train_distribute属性来指定模型的并行训练策略。例如，可以使用如下代码创建一个RunConfig对象，并指定在多个GPU上并行训练模型：

import tensorflow as tf

config = tf.estimator.RunConfig(
    model_dir='./model',
    train_distribute=tf.contrib.distribute.MirroredStrategy()
)

5. 设置Session配置

可以使用RunConfig的session_config属性来指定TensorFlow会话的配置。例如，可以使用如下代码创建一个RunConfig对象，并指定会话的GPU显存限制和日志打印级别：

import tensorflow as tf

config = tf.estimator.RunConfig(
    model_dir='./model',
    session_config=tf.ConfigProto(
        gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.4),
        log_device_placement=True
    )
)

使用RunConfig来管理运行属性可以方便地配置TensorFlow程序的运行模式、设备分配、保存与加载等属性。以上是几种使用RunConfig()管理运行属性的技巧，并给出了相应的示例。通过灵活配置RunConfig对象，可以更好地管理和控制TensorFlow程序的运行行为，提高开发效率和模型性能。