1 问题

如代码：

  # Create TF sessionif num_threads:config_args = dict(intra_op_parallelism_threads=5)  # 1 => 5else:config_args = {}sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(**config_args))

2 解决

https://stackoverflow.com/questions/41233635/meaning-of-inter-op-parallelism-threads-and-intra-op-parallelism-threads 中给出了一些回答。

TensorFlow会根据 intra_op_parallelism_threads 参数的设置，将待实现的任务分配给各个线程。

因此这个参数会控制某项操作加速的最大并行数。

比如，你在TensorFlow中构建了一个计算图。其中有很多独立的计算，它们之间互不关联。
那么TensorFlow会根据 intra_op_parallelism_threads 设置的线程数，来同时运行它们。

参数的默认值是0，此时系统会选择合适的线程数，也就是会从每一个CPU核心中都选择一个线程来执行任务。

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intra_op_parallelism_threads参数设置

1 问题

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