Tensorflow 为GPU下保存的CPU恢复tf模型

我保存了一个模型（tf版本0.12），在带有GPU的机器上训练。现在我需要在只使用CPU的机器上恢复它。我没有访问GPU的机器，因为我在旅行，将有2天的工作脚本，但需要的模型，以便这样做

你知道如何在只有CPU的机器上恢复GPU模型吗

CPU计算机上的错误消息为：

Failed to get the number of CUDA devices: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
Floating point exception (core dumped)

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正在寻找黑客。我可以重命名tensornames来假装它们来自CPU吗？

clear\u devices=true，但您的错误表明即使使用仅CPU图形（tf的GPU版本在机器上需要cuda，即使它是仅CPU的机器），它也可以使用自己的型号，相同的脚本，只是在本地训练。我会试试你的。看起来像是tf.ConfigProto（clear\u devices=true）？谷歌搜索了一下。我需要用清除的设备保存模型，对吗？嗯，不会停顿（或只是一点点）…这似乎适用于元图的保存和恢复，而不是张量。已尝试，但关键字参数未知。请注意，您的错误与图形中的GPU设备批注无关（尽管这也会是一个问题）。CUDA设备的初始化发生在运行时查看graphclear_devices=true之前，但您的错误表明即使使用仅CPU的图形（tf的GPU版本需要CUDA在机器上，即使它是仅CPU的机器）也会崩溃。它确实使用自己的模型，相同的脚本，只是在本地训练。我会试试你的。看起来像是tf.ConfigProto（clear\u devices=true）？谷歌搜索了一下。我需要用清除的设备保存模型，对吗？嗯，不会停顿（或只是一点点）…这似乎适用于元图的保存和恢复，而不是张量。已尝试，但关键字参数未知。请注意，您的错误与图形中的GPU设备批注无关（尽管这也会是一个问题）。CUDA设备的初始化发生在运行时查看图形之前