Tensorflow contrib.learn.Estimator多GPU

为了使用contrib.learn.Estimator进行多GPU培训，我尝试在我的模型中指定GPU分配

在伪代码中：

def model_fn(X, y):
    with tf.device('/gpu:1'):
       ... various tensorflow ops for model ...

       return predictions, loss, train_op

没有tf.device（'/gpu:1'）调用，一切正常，但使用它时我遇到以下错误：

InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device to
node 'save/ShardedFilename_1': Could not satisfy explicit device
specification '/device:GPU:1' because no supported kernel 
for GPU devices is available.

我不相信我自己正在将有问题的op添加到图中，而是通过估计器的快照功能注入它

我相信解决方案是设置allow_soft_placement=True，这样非GPU功能将落在CPU上，但在处理contrib.learn.Estimator时，我并不清楚这是如何暴露出来的

我看到该选项通常在ConfigProto中设置&传递给会话，但我一直在使用估计器的功能为我管理会话。我应该控制会话的创建，还是缺少一个参数来完成这个任务

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非常感谢您的建议。

随着评估师离开Tensorflow 1.0中的contrib，这是固定的。

随着评估师离开Tensorflow 1.0中的contrib，这是固定的。

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