如何在Tensorflow中为seeion配置设置inter_op_parallelism_threads和intra_op_parallelism_threads

Question

如果使用TFL的MKL版本，则线程模型将变为OpenMP而不是Pthreads。控制线程数及其相关性对于获得良好的CPU性能至关重要。在某些情况下，人们可以做类似下面的事情：

 config = tf.ConfigProto(inter_op_parallelism_threads=FLAGS.inter_op,intra_op_parallelism_threads=FLAGS.intra_op)
 sess = tf.Session(config=config)

但是这种机制似乎不适用于rnn教程应用程序

  

ptb /tensorflow/tensorflow/models/tutorials/rnn/ptb/ptb_word_lm.py

我认为使用

sv = tf.train.Supervisor(logdir=FLAGS.save_path)

定义会话 加入

inter_op_parallelism_threads=FLAGS.inter_op,intra_op_parallelism_threads=FLAGS.intra_op

到该调用失败。 那么一般来说如何设置这些标志呢？

Answer 1

ptb_word_lm.py的解决方案似乎是添加

config = tf.ConfigProto（inter_op_parallelism_threads = FLAGS.inter_op，intra_op_parallelism_threads = FLAGS.intra_op）

sess = tf.Session（config = config）

在调用ptb_reader之前设置会话env。 （以及一些OMP * env变量）