Python 如何从预定义模型构造多塔tensorflow图

我有一个模型，它已经过训练并存储在Tensorflow中存档。这是一个经过预训练的模型，通过一些参数调整来产生所需的结果。现在，我希望采用该模型，并在多个GPU上并行运行该模型以进行推断

在定义操作时，我只能找到显示如何在最初使用

tf.device

定义图形时生成多个GPU塔的资源，但由于我正在从文件读取GraphDef，因此我没有该选项

作为参考，模型加载代码（与tensorflow hub的

标签_image.py

上的代码相同）：

def加载图（模型文件）：
graph=tf.graph（）
graph_def=tf.GraphDef（）
打开（模型_文件“rb”）作为f：
graph_def.ParseFromString（f.read（））
使用graph.as_default（）：
tf.导入图形定义（图形定义）
返回图

Hi。我也有同样的问题。。有什么解决办法吗？谢谢