也许我的问题有点幼稚，但我确实在 tensorflow 文档中没有找到任何内容。
我有一个训练有素的 tensorflow 模型，其中的变量放置在 GPU 中。现在我想恢复这个模型并使用 CPU 进行测试。
如果我通过 'tf.train.Saver.restore` 执行此操作，如示例中所示:
saver = tf.train.import_meta_graph("/tmp/graph.meta")
saver.restore( session ，“/tmp/model.ckp”)
我有以下异常:
InvalidArgumentError:无法将设备分配给节点“b_fc8/b_fc8/Adam_1”:无法满足显式设备规范“/device:GPU:0”，因为在此过程中没有注册符合该规范的设备；可用设备:/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
如何在CPU中恢复这些变量？
谢谢
最佳答案
使用clear_devices标志，即
saver = tf.train.import_meta_graph("/tmp/graph.meta", clear_devices=True)
关于Tensorflow，恢复特定设备中的变量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40451974/