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python - 在 TensorFlow 2 中使用 tf.ConfigProto 初始化 tf.Session 有什么等价物？

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-05 01:16:05

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我知道有两种方法可以控制 tf.Session 将接管哪些 GPU。一个是环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES，另一个是使用显式 tf.ConfigProto 初始化一个 tf.Session 并设置 config.gpu_options .visible_device_list.

当使用nccl时，环境变量route不起作用，所以tf.ConfigProto是唯一的方法。但是，我的理解是，在 Tensorflow 2.0 中，tf.Session 构造并不明确。是否有等效于 ConfigProto.gpu_options.visible_device_list 路由？

最佳答案

在 TF 2.0 中，tf.ConfigProto 选项已移动到各种命名空间中。主要tf.config还有一些在 tf.debugging .

我还建议阅读 gpu guide .

对于您的问题，我认为此选项已移至:tf.config.experimental.set_visible_devices

关于python - 在 TensorFlow 2 中使用 tf.ConfigProto 初始化 tf.Session 有什么等价物？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54485110/

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