部署时更改 GPU 数量答案

【问题标题】：Change number of GPUs when deploy部署时更改 GPU 数量
【发布时间】：2017-02-23 11:19:44
【问题描述】：

我在 2-GPU 机器上有一个经过微调的 Inception v3。现在我正尝试在另一台具有 1 个 GPU 的机器上运行经过训练的模型，但出现如下错误：

无法将设备分配给节点“tower_1/gradients/tower_1/conv0/BatchNorm/moments/sufficient_statistics/Sub_grad/BroadcastGradientArgs”：无法满足明确的设备规范“/device:GPU:1”，因为没有符合该规范的设备在此过程中注册；可用设备：/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0, /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0

该模型似乎需要一个 2-GPU 环境，就像它训练时的环境一样。我可以将此模型转换为仅使用 1 个 GPU 吗？

【问题讨论】：

标签： tensorflow gpu

【解决方案1】：

我改变了两件事，它起作用了。

在 Session 中开启allow_soft_placement 选项：

config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
sess = tf.Session(config=config)

将模型文件名从model.ckpt-50000.data-00000-of-00001重命名为model.ckpt-50000

【讨论】：