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2019-12-20

2019-12-20

作者: richybai | 来源:发表于2019-12-20 20:26 被阅读0次

PINN discover代码学习

PINNs-master\appendix\continuous_time_identification (Burgers)


Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句. 运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.

with tf.Session() as sess: 
    result2 = sess.run(product)

tf.Session()参数config一部分说明

tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,
                                  log_device_placement=True))
#设置每个GPU使用率0.7代表70%
gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)
session = tf.Session(config=config, ...)
  • 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
  • gpu_options : 设置每个gpu的使用率

Session().run()

Session().run(tf.global_variables_initializer()) # 初始化
Session().run(​fetches, feed_dict​)
  • 变量tf.Variable需要初始化
  • fetches: 想要得到的数据
  • feed_dict: 需要输入的数据

import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = '1' # 输出Warning及以上
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = '2' # 输出Error及以上

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