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【tensorflow】tf.ConfigProto和tf.GPUOptions

tf.ConfigProto一般用在创建session的时候，用来对session进行参数配置，而tf.GPUOptions可以作为设置tf.ConfigProto时的一个参数选项，一般用于限制GPU资源的使用。   一、tf.ConfigPrototf.ConfigProto一般用在创建session的时候，用来对session进行参数配置。 1.1 tf.ConfigProto()的

TensorFlow-tf.GPUOptions（）

1.tf.GPUOptions（） tf.GPUOptions（）主要用于tensorflow的训练。 tensorflow训练时默认占用所有GPU的显存。深度学习代码运行时往往出现多个GPU显存被占满清理。 在构造tf.Session()时可通过tf.GPUOptions作为可选配置参数的一部分来显示地指定需要分配的显存比例。 通常以下代码

module 'tensorflow' has no attribute 'ConfigProto'/'Session'解决方法

因为tensorflow2.0版本与之前版本有所更新，故将代码修改即可： #原 config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) config = tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True) #原 sess = tf.Session(config=config) sess =tf.compat.v1.Session(config=config)

tensorflow中使用tf.ConfigProto()配置Session运行参数&&GPU设备指定

1. 使用tf.ConfigProto()配置Session运行参数 记录设备指派情况：tf.ConfigProto(log_device_placement=True) 自动选择运行设备： tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) 限制GPU资源使用： （1）动态申请显存 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True ses

failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 错误解决方法

解决：   config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth = Truesession = tf.Session(config=config, ...)   还有这样的（固定分配）： gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_

tensorflow ConfigProto

tf.ConfigProto一般用在创建session的时候。用来对session进行参数配置with tf.Session(config = tf.ConfigProto(...),...)#tf.ConfigProto()的参数log_device_placement=True : 是否打印设备分配日志allow_soft_placement=True ： 如果你指定的设备不存在，允许TF自动分配设备tf.Conf