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.ConfigProto(log_device_placement=True)

设置tf.ConfigProto()中参数log_device_placement = True ,可以获取到 operations 和 Tensor 被指派到哪个设备(几号CPU或几号GPU)上运行,会在终端打印出各项操作是在哪个设备上运行的。

2. 自动选择运行设备 ： tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)

在tf中，通过命令 "with tf.device('/cpu:0'):",允许手动设置操作运行的设备。如果手动设置的设备不存在或者不可用，就会导致tf程序等待或异常，为了防止这种情况，可以设置tf.ConfigProto()中参数allow_soft_placement=True，允许tf自动选择一个存在并且可用的设备来运行操作。

3. 限制GPU资源使用

为了加快运行效率，TensorFlow在初始化时会尝试分配所有可用的GPU显存资源给自己，这在多人使用的服务器上工作就会导致GPU占用，别人无法使用GPU工作的情况。

tf提供了两种控制GPU资源使用的方法，一是让TensorFlow在运行过程中动态申请显存，需要多少就申请多少;第二种方式就是限制GPU的使用率。

3.1 动态申请显存

 config = tf.ConfigProto()

 config.gpu_options.allow_growth = True

 session = tf.Session(config=config)

3.2 限制GPU使用率

 config = tf.ConfigProto()

 config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存

 session = tf.Session(config=config)

或者：

 gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.4)

 config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)

 session = tf.Session(config=config)

3.3 设置使用哪块GPU

方法一、在python程序中设置：

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '' #使用 GPU 0

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' # 使用 GPU 0，1

方法二、在执行python程序时候：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python yourcode.py

推荐使用更灵活一点的第二种方法。

原文：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79091941