Tensorflowでseesion構成のinter_op_parallelism_threadsおよびintra_op_parallelism_threadsを設定する方法

Question

TFのMKLビルドを使用する場合、スレッドモデルはPthreadsではなくOpenMPになります。優れたCPU性能を得るには、スレッド数とその親和性を制御することが重要です。一つは、いくつかのケースでは、以下のような何かを行うことができます。

は

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

しかし、このメカニズムは

PTB/tensorflow/tensorflow /モデル/チュートリアル/ RNN/PTB/RNNチュートリアルアプリで動作していないようptb_word_lm.py私が定義する

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

を使用して考えて

セッションは、その呼び出しに失敗した場合、 を追加します。

inter_op_parallelism_threads=FLAGS.inter_op,intra_op_parallelism_threads=FLAGS.intra_op 

一般にどのようにこれらのフラグを設定できますか？

Answer 1

ptb_word_lm.py用溶液は

のSES = tf.Session（設定= configの

コンフィグ= tf.ConfigProto（inter_op_parallelism_threads = FLAGS.inter_op、intra_op_parallelism_threads = FLAGS.intra_op）を追加すると思われます）

ptb_readerを呼び出す前にセッションenvを設定してください。 （一部のOMP * env変数とともに）