Python Theano-NameError:name'；注册gpu opt'；没有定义

我已经在GPU上训练了Theano模型，现在想将其设置为在服务器上运行（没有GPU）

首先，由于缺少

CudaNdarray

类型，我的模型无法取消勾选。然后，根据来自的建议，我将选项

config.experimental.unpickle\u gpu\on\u cpu

设置为

True

但后来我犯了一个错误：

>>> import cPickle
>>> f = open('results/model.save')
>>> cPickle.load(f)

/home/ubuntu/anaconda/lib/python2.7/site-packages/theano/sandbox/cuda/type.py:541: UserWarning: config.experimental.unpickle_gpu_on_cpu is set to True. Unpickling CudaNdarray as numpy.ndarray
warnings.warn("config.experimental.unpickle_gpu_on_cpu is set to True. Unpickling CudaNdarray as numpy.ndarray")
 Traceback (most recent call last):
   File "<stdin>", line 1, in <module>
   File "/home/ubuntu/anaconda/lib/python2.7/site-packages/theano/sandbox/cuda/opt.py", line 2192, in <module>
     import theano.sandbox.cuda.extra_ops
   File "/home/ubuntu/anaconda/lib/python2.7/site-packages/theano/sandbox/cuda/extra_ops.py", line 424, in <module>
     @register_gpu_opt()
  NameError: name 'register_gpu_opt' is not defined

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是的，这是一个典型的问题。 为什么会这样？由于theano将模型编译为c/cuda c代码，因此当模型从不一致的编译器中查找代码时，将发生错误

如何解决这个问题？我会选择将所有参数保存为numpy值。比如说

values_to_pickle = [p.get_value() for p in model.all_parameters()]

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没有解决GPU->CPU的问题，但更多，在这里扩展lyoncao的答案：谢谢！这种方法对我来说很有意义。然而，这意味着我必须在网络的每一层实现导出/导入参数方法。。。还是有更聪明的方法？我的解决方案供您考虑：每一层都需要知道它的参数列表。然后，对于层列表（表示为var“layers”），我们可以定义一个全局函数get_all_参数（layers）和set_all_参数（layers）。对于任何具有多个层的模型，我们可以调用parameters=get_all_parameters（self.layers）和pickle参数到磁盘或从磁盘进行pickle。不需要为每一层实现save_参数或load_参数。

values_to_pickle = [p.get_value() for p in model.all_parameters()]