Tensorflow c++ api failed set gpu/cpu number: SetDefaultDevice error: Duplicate registration of device factory for type GPU with the same priority 210答案

【问题标题】：Tensorflow c++ api failed set gpu/cpu number: SetDefaultDevice error: Duplicate registration of device factory for type GPU with the same priority 210Tensorflow c++ api failed set gpu/cpu number: SetDefaultDevice error: Duplicate registration of device factory for type GPU with the same priority 210
【发布时间】：2018-03-29 14:10:34
【问题描述】：

我正在加载一个 Trianed TensorFlow 模型并运行它。当我尝试设置 gpu 编号时，出现错误。

F tensorflow/core/common_runtime/device_factory.cc:77] 重复为具有相同优先级的 GPU 类型注册设备工厂 210

我使用的代码是这样的：

tensorflow::GraphDef graph_def;
tensorflow::Status graphLoadedStatus = ReadBinaryProto(tensorflow::Env::Default(),model_path, &graph_def);
if (!graphLoadedStatus.ok()) {
    std::cerr <<"Model path : " << graphLoadedStatus.ToString() << std::endl;
    return graphLoadedStatus;
}

// set device to be on gpu
tensorflow::graph::SetDefaultDevice("/gpu:3", &graph_def);

谷歌一下，除了tensoeflow的源代码没有结果：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/common_runtime/device_factory.cc

有人遇到过吗？或者tf的贡献者能给我一些线索吗？

好像是优先级的问题，所以我尝试用root运行，但是没有用。

顺便说一句，我正在使用 C++。如果我使用python，我可以正确设置gpu编号。

【问题讨论】：

标签： c++ tensorflow

【解决方案1】：

我从源代码重建 tensorflow 并使用新的 libtensorflow_cc.so 和头文件。然后这个问题就消失了。

我认为这是由于我的 libtensorflow_cc.so 和头文件版本不同造成的。

【讨论】：