1. tf.ConfigProto()的作用
tf.ConfigProto()方法是TensorFlow中的一个配置类，用于设置运行的参数和选项。它允许用户自定义TensorFlow运行时的各种参数，以满足不同的需求。
在TensorFlow中，tf.ConfigProto()被广泛用于配置计算图的执行方式、内存分配、并行设置、设备分配等。通过tf.ConfigProto()可以灵活地控制计算的整个过程，进一步提高程序的性能和灵活性。
2. tf.ConfigProto()的常用参数
2.1 log_device_placement
log_device_placement是一个布尔型参数，默认值为False。它用于记录运行每个操作的设备。设为True可以在控制台输出每个操作所在的设备信息。
对于大型模型和复杂计算图，在多个设备上进行运算时，可以通过查看每个操作所在的设备，来验证计算图是否正确地在不同设备上分布进行并行计算。
2.2 allow_soft_placement
allow_soft_placement也是一个布尔型参数，默认为False。它可以使TensorFlow自动选择执行设备，当程序中出现无法在GPU上运行的操作时，TensorFlow会自动将它放到CPU上运行，而不是报错或者终止程序。
这个参数在使用多个设备进行计算时非常有用，可以实现设备的动态分配，尽量充分利用计算资源，提高计算效率。
2.3 gpu_options
tf.ConfigProto()还可以通过gpu_options参数来配置GPU的相关选项。常见的配置如下：
(1) allow_growth：布尔型参数，默认为False，表示是否按需分配显存。当程序运行时，如果需要更多的显存，TensorFlow会自动调整并分配所需的显存大小。而如果该参数为False，则会一次性分配全部显存，可能会导致程序崩溃。
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
(2) per_process_gpu_memory_fraction：浮点型参数，范围为0.0到1.0，默认为1.0，表示使用全部显存。可以根据实际需求分配显存的比例。
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.8
3. tf.ConfigProto()高级参数
3.1 inter_op_parallelism_threads
inter_op_parallelism_threads是一个整型参数，用于设置操作之间并行执行的线程数。该参数可以有效控制操作的并行程度，进而提高整体计算效率。
通常情况下，一般将inter_op_parallelism_threads设置为CPU核心数的一半，可以获得较好的计算性能。
config = tf.ConfigProto()
config.inter_op_parallelism_threads = 4 # 假设CPU有8个核心，则设置为4
3.2 intra_op_parallelism_threads
intra_op_parallelism_threads也是一个整型参数，用于设置操作内部并行执行的线程数。操作内部并行执行可以提高操作之间的独立性，进一步提高计算效率。
一般情况下，将intra_op_parallelism_threads设置为CPU核心数的一半或更少，以避免线程间的竞争和冲突。
config = tf.ConfigProto()
config.intra_op_parallelism_threads = 2 # 假设CPU有8个核心，则设置为2
4. 示例代码
下面是一个使用tf.ConfigProto()的示例代码，用于设置计算图执行过程中的参数和选项。
import tensorflow as tf
# 创建一个配置对象
config = tf.ConfigProto()
# 设置参数
config.log_device_placement = True
config.allow_soft_placement = True
config.gpu_options.allow_growth = True
# 创建一个会话，并传入配置信息
with tf.Session(config=config) as sess:
# 运行代码...
总结
tf.ConfigProto()方法提供了丰富的参数和选项，可以用于自定义TensorFlow计算过程中的各种设置，进一步提高程序的性能和灵活性。通过合理配置tf.ConfigProto()的参数，可以实现设备的动态分配、显存的按需增长等功能，使得程序能够充分利用计算资源，提高计算效率。
开发者可以根据实际需求，在不同场景下使用tf.ConfigProto()来优化计算过程，以获得更好的性能和效果。