tensorflow选择张量存储方式

在 TensorFlow 中，张量可以使用多种存储方式，包括 CPU 内存、CPU 缓存、GPU 内存、GPU 缓存等。选择合适的存储方式可以提高计算效率。以下是一些选择存储方式的建议：

1. 如果张量大小比较小，可以使用 CPU 内存存储。这种方式的速度相对较慢，但是内存占用较小，适合用于存储一些较小的变量。

2. 如果需要频繁读写的张量，可以使用 CPU 缓存存储。这种方式的速度相对较快，但是内存占用较大，适合用于存储一些需要频繁读写的变量。

3. 如果需要进行 GPU 计算的张量，可以使用 GPU 内存存储。这种方式的速度非常快，但是 GPU 内存非常有限，需要谨慎使用。

4. 如果需要在多个 GPU 之间传递数据的张量，可以使用 GPU 缓存存储。这种方式可以提高数据传输的速度，但是需要占用一定的 GPU 内存。

在 TensorFlow 中，可以通过设置 tf.ConfigProto() 的参数来选择张量的存储方式。例如：

import tensorflow as tf

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

# 创建会话
with tf.Session(config=config) as sess:
    # 程序代码

在上述代码中，设置了 allow_growth 和 allow_soft_placement 参数，表示允许动态分配 GPU 内存和自动选择设备。这样可以根据需要自动选择合适的存储方式，提高计算效率。