2016-12-05 134 views

回答

9

只要您的模型沒有顯式的設備分配,就可以這樣做。 IE,如果你的模型有像with tf.device('gpu:0')這樣的塊,當你在沒有GPU的模型上運行它時,它會投訴。

在這種情況下,你必須確保你導入的模型並沒有明確的設備分配,例如,而是使用import_meta_graph

+0

clear_devices說法只是可以肯定,這意味着比clear_devices =真我可以用我的模型,即使我在我的CPU上使用像tf.device('gpu:0')這樣的塊來訓練它? –

+0

是的,它清除了設備,並允許自動佈局算法使用可用設備 –

+0

也可以將模型清除設備保存到SavedModel序列化中:例如,請參閱[SavedModelBuilder]中的add_meta_graph()(https: //www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/saved_model/builder/SavedModelBuilder)類。 – Mark

相關問題