Tensorflow，还原特定设备中的变量

也许我的问题有点天真，但我真的没有在tensorflow文档中找到任何东西

我有一个训练有素的tensorflow模型，其中变量放在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，如示例所示：

saver=tf.train.import\u meta\u graph（“/tmp/graph.meta”）
saver.restore（会话“/tmp/model.ckp”）

我有以下理由：

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“/设备：GPU:0”，因为在此过程中未注册与该规范匹配的设备；可用设备：/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0

如何在

CPU

中恢复这些变量

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谢谢

使用

清除设备

标志，即

saver = tf.train.import_meta_graph("/tmp/graph.meta", clear_devices=True)

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我正在使用tensorflow 0.12和

clear\u devices=True

和

tf。设备（'/cpu:0'）

无法与我一起工作（saver.restore仍在尝试将变量分配给/gpu:0）

我真的需要将所有东西都强制到/cpu:0，因为我加载了一些无论如何都不适合GPU内存的模型。这里有两种将所有内容强制到/cpu的方法：0

设置

os.environ['CUDA\u VISIBLE\u DEVICES']=''

使用ConfigProto的设备计数，如

tf.Session（config=tf.ConfigProto（设备计数={“GPU”：0，“CPU”：1}））

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谢谢，实际上这个资源可以从

0.11

版本获得。我正在使用0.10。@TiagoFreitasPereira，然后您可以加载GraphDef，遍历节点，清除字段“device”，然后将此GraphDef导入graphalso，您可以在文本编辑器中打开

graph.pbtxt

，删除以

设备：