讲解 with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

TensorFlow是一个广泛应用于机器学习和深度学习的开源框架，它提供了许多方便的功能来构建和训练深度神经网络模型。在 TensorFlow 中，tf.Session 是一个用于执行 TensorFlow 操作的类。本文将详细解释 with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 这个代码片段的作用和用法。

tf.Session 的基本概念

在 TensorFlow 中，计算任务被组织为一个计算图（computational graph），图中的节点表示操作（operations），节点之间的边表示数据的流动。tf.Session 负责在图中执行这些操作，并将结果返回给用户。

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import tensorflow as tf
# 创建一个计算图
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)
c = tf.add(a, b)
# 创建一个会话
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(c)
    print(result)  # 输出 3

上面的代码创建了一个简单的计算图，其中两个常量节点 a 和 b 通过 tf.add 运算符相加，得到结果节点 c。通过 with tf.Session() as sess 创建了一个会话，并使用 sess.run(c) 执行图中的操作，计算出结果并打印。

使用 tf.ConfigProto 配置会话

在某些情况下，我们希望在创建会话时进行更多的配置。tf.ConfigProto 提供了许多参数来控制 TensorFlow 的行为。其中之一是 log_device_placement。 log_device_placement 是一个布尔值参数，用于指定是否在会话开始时打印出操作和张量分配在哪个设备上执行的日志信息。这对于调试和性能优化非常有用，可以帮助我们确定 TensorFlow 是否正确地在可用的设备上执行操作。 通过将 config 参数设置为 tf.ConfigProto(log_device_placement=True) ，我们可以在打开的会话中启用设备放置日志。

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import tensorflow as tf
# 创建一个计算图
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)
c = tf.add(a, b)
# 创建一个会话并配置设备日志
with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
    result = sess.run(c)
    print(result)  # 输出 3

上面的代码与之前的示例非常相似，唯一的区别是在 tf.Session 的参数中添加了 config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True) 。这会告诉 TensorFlow 在执行图操作时打印设备分配日志。 当我们运行这段代码时，会得到类似以下的输出：

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Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 -> device: 0, name: CPU, process
or: 0, physical device: 0
3

输出的第一部分是设备映射信息，它告诉我们哪个设备（例如 CPU、GPU等）执行了每个操作。而后面的 3 是操作 c 的结果。

以下是一个使用tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))的示例代码，结合实际应用场景，演示了如何打印设备放置日志。

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import tensorflow as tf
# 构建计算图
a = tf.constant([1, 2, 3], name='a')
b = tf.constant([4, 5, 6], name='b')
c = tf.add(a, b, name='c')
d = tf.multiply(c, 2, name='d')
# 创建会话并配置设备日志
with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
    # 执行计算图
    result = sess.run(d)
    print(result)

在这个示例中，我们构建了一个简单的计算图：两个常量节点 a 和 b 相加，结果节点 c 再乘以2得到节点 d。然后我们创建了一个会话，并将tf.ConfigProto(log_device_placement=True)作为参数传递给tf.Session，以启用设备放置日志。 当我们运行这段代码时，会得到类似以下的输出：

plaintextCopy code
Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 -> device: 0, name: Tesla P100-PCIE-16GB, pci bus id: 0000:00:04.0, compute capability: 6.0
/device:CPU:0 -> device: 0, name: CPU, physical device: 0
[10 14 18]

输出的第一部分是设备映射信息，告诉我们操作和张量分配在哪个设备上执行。在这个示例中，操作和张量被分配到了GPU设备上执行（Tesla P100-PCIE-16GB），而CPU设备也被分配到了（CPU）。而后面的 [10, 14, 18] 是节点 d 的执行结果。 通过打印设备放置日志，我们可以清楚地看到操作是在哪个设备上执行的，这对于调试代码和优化性能非常有帮助。

tf.Session 是 TensorFlow 中用于执行计算图的类。它用于创建一个会话对象，该对象可以操作和管理 TensorFlow 计算图的执行。 在 TensorFlow 中，计算图是一种静态的结构，它描述了计算的依赖关系。而会话则提供了一个环境，使得计算图能在实际的硬件设备上执行并产生结果。tf.Session 在会话的上下文中运行计算图，并且负责管理和分配资源（如 GPU 和内存）。 以下是 tf.Session 的一些重要特性和用法说明：

1. 创建会话对象：

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sess = tf.Session()

调用 tf.Session() 创建一个默认会话对象。也可以使用 with 语句创建会话对象，这样会自动处理资源的释放：

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with tf.Session() as sess:
    # 进行计算图的操作

1. 执行计算图： 要执行计算图，可以使用 sess.run() 方法。

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result = sess.run(fetches, feed_dict)

fetches 是一个张量或操作，表示要运行的节点。它可以是单个节点，也可以是节点列表。feed_dict 是一个字典，用于提供任何可能的输入值。

1. 关闭会话： 在会话结束后，应该及时关闭会话以释放资源。

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sess.close()

如果使用了 with 语句创建会话对象，则不需要手动关闭会话。

1. 会话配置： 可以通过 tf.ConfigProto 对象来配置会话的属性，例如设备放置、并行度等。可以将 tf.ConfigProto 作为参数传递给 tf.Session(config=config)。

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config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True)
with tf.Session(config=config) as sess:
    # 进行计算图的操作

在上述示例中，log_device_placement=True 参数使会话打印设备放置日志，方便调试和性能优化。

1. 会话运行时控制： 除了 fetches 和 feed_dict，sess.run() 还支持其他参数，以更精细地控制会话的行为，例如在并行环境中运行的线程数量、并行执行设备等。 这些只是 tf.Session 的一些基本用法和特性。在实际应用中，tf.Session 还有更多高级功能，例如使用 tf.train.Saver 进行模型的保存和加载，使用 tf.summary.FileWriter 进行 TensorBoard 可视化等。

总结

通过使用 with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))，我们可以在 TensorFlow 会话开始时打印设备放置日志。这个功能对于调试 TensorFlow 程序以及性能优化非常有帮助，可以让我们了解 TensorFlow 是如何在各个设备上执行操作的。