TensorFlow Action（開山使用篇）

一、TensorFlow安裝：

　　使用pip install tensorflow安裝CPU版；

　　或使用pip install tensorflow-gpu==1.2.1指定版本安裝GPU版。

二、TensorFlow測試樣例：

import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a") b = tf.constant([3.0, 4.0], name="b") add = a + b sess = tf.Session() sess.run(add)

　　使用python的import操做加載TensorFlow；

　　使用tf.constant函數定義兩個常量tensor，並將兩個tensor相加；

　　使用tf.Session函數生成一個會話（session）並經過這個session來計算結果；

　　以上若運行無誤，則說明TensorFlow安裝成功。

三、TensorFlow指定GPU佔用 示例：

import os import tensorflow as tf os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" config = tf.ConfigProto() # 設置定量的GPU使用量,佔用GPU50%的顯存 # config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 設置最小的GPU使用量，自動增加：按需求分配顯存
config.gpu_options.allow_growth = True # 打印詳細日誌信息
config.log_device_placement = True a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a") b = tf.constant([3.0, 4.0], name="b") add = a + b with tf.Session(config=config) as sess: sess.run(add)

　　使用os.environ指定具體的GPU，指定GPU佔用可參考TensorFlow指定GPU使用及監控GPU佔用狀況

　　使用tf.ConfigProto()函數設置config設定GPU使用量及tf的其餘屬性參數，並在tf.Session()中指定該config。