tf.ConfigProto()
一般用在创建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)
# log_device_placement = True : 是否打印设备分配日志
#allow_soft_placement = True : 如果你指定的设备不存在，允许TF自动分配设备
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存
sess = tf.Session(config=config)
限制GPU资源使用率：
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。
tensorflow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。
动态申请显存
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
self.sess = tf.Session(config=config)
刚一开始分配少量的GPU容量，然后按需慢慢的增加，由于不会释放内存，所以会导致碎片
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）
使用哪一块GPU
方法一：在python中设置
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' #使用 GPU 0
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' # 使用 GPU 0，1
方法二：执行python时设置
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python3 code.py