config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True) with tf.Session(config=config) as sess:

`config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True)` 是用来设置TensorFlow会话的一些配置项，其中`log_device_placement=True` 表示当会话运行时，它会在控制台打印出运算符和变量被分配到哪个设备（如CPU或GPU），这对于理解和优化多设备环境下的资源分配非常有用。

在Python代码中，这样设置后，你会看到类似于这样的输出：

with tf.Session(config=config) as sess:
    # 计算图操作会被执行，比如定义一个操作
    a = tf.constant(10, name='a')
    b = tf.constant(20, name='b')
    c = a + b

    # 当调用sess.run(c)，TensorFlow会根据配置决定如何在相应的设备上运行这些操作
    result = sess.run(c)

# 注意：由于会话是在with语句内部创建的，所以会自动在with结束后关闭，无需显式调用sess.close()

在这个上下文中，`sess.run()` 执行计算图中的节点，并且会按照`ConfigProto`的配置显示运算符的设备放置情况。这是调试和性能分析的一个强大工具。

相关问题

tf.ConfigProto

`tf.ConfigProto` 是 TensorFlow 中的一个类，用于配置 TensorFlow 的运行方式。其中可以设置的参数包括：

- `device_count`: 指定每个节点上使用的设备数。
- `gpu_options`: 配置 GPU 的使用方式，如 GPU 的内存分配方式、是否允许 GPU 内存增长等。
- `log_device_placement`: 是否记录节点上每个操作所使用的设备。
- `allow_soft_placement`: 是否允许 TensorFlow 自动选择设备运行操作。
- `inter_op_parallelism_threads`: 控制 TensorFlow 执行操作时的线程数。
- `intra_op_parallelism_threads`: 控制 TensorFlow 执行操作时的线程数。

使用 `tf.ConfigProto` 可以更好地控制 TensorFlow 的运行方式，并且对于复杂的模型训练也可以提高运行效率。例如：

import tensorflow as tf

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True  # 允许 GPU 内存增长
sess = tf.Session(config=config)

tensorflow1.X如何使用gpu

引用\[1\]中的代码是使用TensorFlow 2.0版本的示例代码，其中通过调用`tf.test.is_gpu_available()`函数来检查是否有可用的GPU。如果返回True，则表示有可用的GPU。另外，通过设置`os.environ\['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'\] = '2'`可以屏蔽掉等级2以下的提示信息。在代码中，还定义了两个常量a和b，并打印了它们的和。

如果你想在TensorFlow 1.x版本中使用GPU，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你已经安装了适用于GPU的TensorFlow版本。可以参考引用\[2\]中的链接，按照教程进行安装。

2. 在代码中，首先导入TensorFlow库：`import tensorflow as tf`。

3. 创建一个会话（session）并指定使用GPU：`sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))`。

4. 在创建会话之前，可以设置GPU的使用方式。例如，可以使用以下代码将TensorFlow限制在特定的GPU上：

import os
os.environ\["CUDA_VISIBLE_DEVICES"\] = "0"  # 指定使用的GPU编号，多个GPU可以用逗号分隔

5. 在代码中，使用`with tf.device('/gpu:0'):`来指定使用GPU进行计算。例如：

with tf.device('/gpu:0'):
    # 在这里编写需要在GPU上运行的代码

请注意，上述代码中的`'/gpu:0'`表示使用第一个GPU，如果你有多个GPU，可以根据需要进行调整。

总结起来，要在TensorFlow 1.x版本中使用GPU，你需要确保安装了适用于GPU的TensorFlow版本，并在代码中设置GPU的使用方式，并使用`with tf.device('/gpu:0'):`来指定在GPU上运行的代码。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [TensorFlow2.x,GPU代码测试](https://blog.csdn.net/weixin_45092662/article/details/102931156)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]