tensorflow - 在 CPU 上运行 tensorflow-gpu 时结果不正确

Question

在我的项目中，我有几个由 keras 在 GPU 上训练的模型（后端是 tensorflow-gpu），当我在 GPU 上测试时，结果是正确的。但是当我在 CPU(set CUDA_VISIBLE_DEVICES=) 上测试时，model.predict 的返回都是 NAN。我的环境如下：

cuda 8.0
keras 2.0.5
tensorflow-gpu 1.2.0
Titan X Pascal

有谁有想法吗？

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最后我找到了原因。在我训练的模型中有几个神经元权重是 NAN。而在计算这样一个 NAN 神经元的输出时，GPU 的结果会是 0，而 CPU 的结果会是 NAN。

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当您保存模型时，它会记录已在其上训练过的设备。默认情况下，模型会在此设备上恢复。就您而言，我想您的网络已经在 GPU 上进行了训练。

要删除此信息，您需要clear_devices=True在恢复元图时指定。然后，您可以将网放置在适合您的位置。

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