TensorFlow中ConfigProto的参数设置与解释

ConfigProto是用于配置TensorFlow运行时参数的一个类，它提供了许多参数来控制TensorFlow的行为。下面是一些常用的ConfigProto参数及其解释，以及如何使用它们的示例。

1. log_device_placement - 控制是否将TensorFlow操作分配到特定的设备上进行运行。

- 参数值：True或False

- 示例：

      config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True)
      

2. allow_soft_placement - 控制是否自动选择可用的设备进行运行，如果没有指定特定设备。

- 参数值：True或False

- 示例：

      config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
      

3. gpu_options - 控制GPU的使用。

- allow_growth - 控制是否动态分配显存。

- 参数值：True或False

- 示例：

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

- per_process_gpu_memory_fraction - 控制分配给TensorFlow进程的GPU显存比例。

- 参数值：0到1之间的浮点数

- 示例：

        config = tf.ConfigProto(gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.6))
        

4. inter_op_parallelism_threads - 控制执行TensorFlow图操作的线程数。

- 参数值：整数

- 示例：

      config = tf.ConfigProto(inter_op_parallelism_threads=2)
      

5. intra_op_parallelism_threads - 控制执行单个TensorFlow图操作的线程数。

- 参数值：整数

- 示例：

      config = tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads=4)
      

6. use_per_session_threads - 控制是否为每个会话使用独立的线程池。

- 参数值：True或False

- 示例：

      config = tf.ConfigProto(use_per_session_threads=True)
      

7. graph_options - 控制执行图操作的方式。

- optimizer_options - 控制图操作的优化器选项。

- global_jit_level - 控制是否启用全局JIT编译。

- 参数值：OFF、ON_1、ON_2、ON_3（级别从低到高）

- 示例：

          config = tf.ConfigProto(graph_options=tf.GraphOptions(optimizer_options=tf.OptimizerOptions(global_jit_level=tf.OptimizerOptions.ON_2)))
          

8. allow_soft_placement - 在没有指定设备的情况下自动选择设备。

- 参数值：True或False

- 示例：

      config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
      

可通过将这些参数传递给tf.ConfigProto()创建ConfigProto对象，并将其传递给tf.Session()或tf.InteractiveSession()来应用这些参数。例如：

config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True)
with tf.Session(config=config) as sess:
    # 在这里执行TensorFlow操作

以上是一些常用的ConfigProto参数及其解释与使用示例。您可以根据需要选择适当的参数并进行配置，以优化TensorFlow的性能或满足特定需求。