Tensorflow，在特定设备中恢复变量

也许我的问题有点天真，但我在tensorflow文档中找不到任何东西。Tensorflow，在特定设备中恢复变量

我有一个训练过的tensorflow模型，其中的变量放在GPU中。现在我想恢复这个模型并使用CPU进行测试。

如果我这样做，通过“tf.train.Saver.restore`作为例子： saver = tf.train.import_meta_graph("/tmp/graph.meta") saver.restore(session, "/tmp/model.ckp")

我有以下错误时抛出：

InvalidArgumentError: Cannot assign a device to node 'b_fc8/b_fc8/Adam_1': Could not satisfy explicit device specification '/device:GPU:0' because no devices matching that specification are registered in this process; available devices: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0

我怎样才能让这些恢复CPU中的变量？

感谢

来源

2016-11-06 Tiago Freitas Pereira

使用clear_devices标志，即

saver = tf.train.import_meta_graph("/tmp/graph.meta", clear_devices=True)

来源

2016-11-06 19:28:31

感谢DEVICE_COUNT，其实这个资源是可用的版本'0.11'。我使用0.10。 –

@TiagoFreitasPereira，然后你可以加载GraphDef，遍历节点，清除字段“设备”，然后将这个GraphDef导入到你的图中 –

也可以在文本编辑器中打开'graph.pbtxt'，并删除每一行以'设备：' –

我使用tensorflow 0.12和clear_devices=True和tf.device('/cpu:0')不和我一起工作（saver.restore仍试图分配变量/ GPU： 0）。

我真的需要强制一切到/ cpu：0，因为我加载了几个模型，无论如何不适合GPU内存。这里有两个备选方案，以强制所有内容/ CPU：0

集os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=''
使用ConfigProto像tf.Session(config=tf.ConfigProto(device_count={"GPU": 0, "CPU": 1}))

来源

2017-01-05 21:47:26

Tensorflow，在特定设备中恢复变量

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