博主个人网站:https://chenzhen.online tf.configProto用于在创建Session的时候配置Session的运算方式,即使用GPU运算或CPU运算: 1. tf.ConfigProto()中的基本参数: session_config = tf.ConfigProto( log_device_placement=True, allow_soft_placement=True, inter_op_parallelism_threads=0, intra_op_para…

参考Tensorflow Machine Leanrning Cookbook tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式,比如gpu运算或者cpu运算 具体代码如下: import tensorflow as tf session_config = tf.ConfigProto( log_device_placement=True, inter_op_parallelism_threads=0, intra_op_parallelism_threads=0,…

在看C3D代码的时候,看见有一段代码是 config = tf.ConfigProto()#主要是配置tf.Session的运行方式,GPU还是CPU,在这里选择的是GPU的运行方式 config.gpu_options.allow_growth = True tf.ConfigProto()的主要用法就是配置tf.Session的运行方式,后一句指定的其为GPU的运行方式…

Spring中三种配置Bean的方式分别是: 基于XML的配置方式 基于注解的配置方式 基于Java类的配置方式 一.基于XML的配置 这个很简单,所以如何使用就略掉. 二.基于注解的配置 Spring2.0开始引入基于注解的配置方式,即Bean的定义信息可以通过在Bean的实现类上标注注解实现.不清楚Java注解的参阅Java注解基本原理 @Component是Spring容器中的基本注解,表示容器中的一个组件(bean),可以作用在任何层次,下面的示例介绍该注解的使用方法. 注解配置示例:…

参考 1. tensorflow中 tf.reduce_mean函数: 完…

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf…

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79091941 tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True)config.gpu_o…

参考链接:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79091941 tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True)config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显…

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.…