使用set_session()方法在Python中进行会话设置的步骤详解

在Python中，可以使用set_session()方法来进行会话设置。会话设置可以用于设置TensorFlow的全局参数，如GPU分配策略，运行的日志级别等。下面是使用set_session()方法进行会话设置的详细步骤，并附带了一个使用例子。

1. 导入必要的库和模块：

   import tensorflow as tf
   

2. 创建一个新的会话对象：

   session = tf.Session()
   

3. 构建会话配置对象：

   config = tf.ConfigProto()
   

4. 在会话配置对象中进行设置，可以设置的选项包括但不限于以下内容：

* GPU分配策略：

     config.gpu_options.allow_growth = True  # 动态分配显存
     

     config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4  # 设置显存占用比例
     

     config.gpu_options.visible_device_list = '0'  # 指定使用的GPU设备
     

* 并行线程数：

     config.inter_op_parallelism_threads = 2  # 设置Op之间并行执行的线程数
     

     config.intra_op_parallelism_threads = 4  # 设置Op内部并行执行的线程数
     

* 运行的日志级别：

     tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)  # 设置日志级别为INFO
     

* 自定义配置：

     config.xxx = xxx
     

5. 将会话配置对象应用到会话对象中：

   session = tf.Session(config=config)
   

6. 设置默认会话：

   tf.keras.backend.set_session(session)
   

7. 进行其他操作：

   # 可以在这个会话中运行模型的训练、评估和预测等操作
   model = tf.keras.models.Sequential()
   ...
   model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
   model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
   ...
   

下面是一个完整的例子，展示了如何使用set_session()方法进行会话设置：

import tensorflow as tf

session = tf.Session()

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
config.gpu_options.visible_device_list = '0'
config.inter_op_parallelism_threads = 2
config.intra_op_parallelism_threads = 4
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)

session = tf.Session(config=config)

tf.keras.backend.set_session(session)

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在这个例子中，我们创建了一个包含两个隐藏层和一个输出层的全连接神经网络模型。然后，我们使用set_session()方法将会话配置对象应用到会话中，并将默认会话设置为这个会话。最后，我们使用这个会话进行模型的训练。通过设置会话，我们可以动态分配显存、指定GPU设备、设置并发线程数以及设置日志级别等。将会话设置与TensorFlow模型相结合，可以更灵活地管理硬件和软件资源，并充分利用系统性能。