1.指定GPU运算
如果安装的是GPU版本，在运行的过程中TensorFlow能够自动检测。如果检测到GPU，TensorFlow会尽可能的利用找到的第一个GPU来执行操作。
如果机器上有超过一个可用的GPU，除了第一个之外的其他的GPU默认是不参与计算的。为了让TensorFlow使用这些GPU，必须将OP明确指派给他们执行。with......device语句能够用来指派特定的CPU或者GPU执行操作：
import tensorflow as tf
import numpy as np
with tf.Session() as sess:
with tf.device('/cpu:0'):
a = tf.placeholder(tf.int32)
b = tf.placeholder(tf.int32)
add = tf.add(a, b)
sum = sess.run(add, feed_dict={a: 3, b: 4})
print(sum)
设备的字符串标识，当前支持的设备包括以下的几种：
cpu:0 机器的第一个cpu。
gpu:0 机器的第一个gpu，如果有的话
gpu:1 机器的第二个gpu，依次类推
类似的还有tf.ConfigProto来构建一个config，在config中指定相关的GPU，并且在session中传入参数config=“自己创建的config”来指定gpu操作
其中，tf.ConfigProto函数的参数如下：
log_device_placement=True: 是否打印设备分配日志
allow_soft_placement=True: 如果指定的设备不存在，允许TF自动分配设备
import tensorflow as tf
import numpy as np
config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True, allow_soft_placement=True)
with tf.Session(config=config) as sess:
a = tf.placeholder(tf.int32)
b = tf.placeholder(tf.int32)
add = tf.add(a, b)
sum = sess.run(add, feed_dict={a: 3, b: 4})
print(sum)
2.设置GPU使用资源
上文的tf.ConfigProto函数生成的config之后，还可以设置其属性来分配GPU的运算资源，如下代码就是按需分配
import tensorflow as tf
import numpy as np
config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True, allow_soft_placement=True)
config.gpu_options.allow_growth = True
with tf.Session(config=config) as sess:
a = tf.placeholder(tf.int32)
b = tf.placeholder(tf.int32)
add = tf.add(a, b)
sum = sess.run(add, feed_dict={a: 3, b: 4})
print(sum)
使用allow_growth option，刚开始会分配少量的GPU容量，然后按需要慢慢的增加，有与不会释放内存，随意会导致内存碎片。
同样，上述的代码也可以在config创建时指定，
import tensorflow as tf
import numpy as np
gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)
config = tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)
with tf.Session(config=config) as sess:
a = tf.placeholder(tf.int32)
b = tf.placeholder(tf.int32)
add = tf.add(a, b)
sum = sess.run(add, feed_dict={a: 3, b: 4})
print(sum)
我们还可以给gpu分配固定大小的计算资源。
gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True, per_process_gpu_memory_fraction=0.5)
上述代码的含义是分配给tensorflow的GPU显存大小为：GPU的实际显存*0.5
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