tensorflow加载模型到指定GPU

要将 TensorFlow 模型加载到指定的 GPU 上，可以使用 TensorFlow 的 `with tf.device` 上下文管理器。例如，要将模型加载到 GPU 0 上，可以执行以下代码：

import tensorflow as tf

# 创建一个会话并将模型加载到 GPU 0 上
with tf.device('/gpu:0'):
    session = tf.Session()

# 加载模型
saver = tf.train.import_meta_graph('model.ckpt.meta')
saver.restore(session, 'model.ckpt')

在上面的代码中，我们使用 `tf.device` 上下文管理器将 TensorFlow 会话和模型加载到 GPU 0 上。然后，我们使用 `tf.train.import_meta_graph` 函数加载模型的图形定义，并使用 `saver.restore` 函数恢复模型的权重。

请注意，如果您的系统上没有 GPU，或者您要将模型加载到 CPU 上，可以使用 `'/cpu:0'` 作为设备字符串。

相关问题

tensorflow加载模型到指定GPU按需分配显存

在 TensorFlow 中，可以通过 `tf.config.experimental.set_visible_devices()` 方法来设置可见的 GPU 设备，并使用 `tf.config.experimental.set_memory_growth()` 方法来动态分配显存。

以下是一个示例代码，加载模型并将其放置在第二个可见 GPU 上，并动态分配显存：

import tensorflow as tf

# 设置可见 GPU 设备
visible_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_visible_devices(visible_devices[1], 'GPU')

# 动态分配显存
for gpu in visible_devices:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

需要注意的是，`set_visible_devices()` 方法只能在 TensorFlow 2.1 及以上版本中使用。如果你的 TensorFlow 版本较低，可以使用 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量来设置可见的 GPU 设备。例如：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1' # 设置第二个可见 GPU

import tensorflow as tf

# 动态分配显存
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True

# 加载模型
sess = tf.Session(config=config)
with sess.as_default():
    model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

这种方法需要使用 `tf.Session()` 来创建会话，稍微麻烦一些。如果你的 TensorFlow 版本较新，建议使用第一种方法。

如果我想让TensorFlow使用CPU而非GPU，应该如何设置？

如果你想让TensorFlow在没有GPU的情况下只使用CPU运行，你可以通过以下步骤进行设置：

1. **更新TensorFlow安装**：首先确保你安装的是CPU支持的TensorFlow版本，而不是混合型版本（即包含GPU支持）。可以在`pip install tensorflow`命令后面加上`--cpu-only`选项，例如 `pip install tensorflow-cpu`.

2. **设置环境变量**：在运行Python脚本之前，可以明确指定使用CPU。在Python交互式环境中添加以下代码：

   import tensorflow as tf
   # 确保tf.distribute.cluster_resolver.CPUClusterResolver被加载
   config = tf.ConfigProto(device_count={'GPU': 0})
   sess = tf.Session(config=config)

3. **不使用GPU函数**：在编写代码时，避免直接使用GPU特定的功能，如`.fit()`、`.evaluate()`等，而是使用`.run()`方法，并指定运算应在CPU上执行。

4. **强制分配内存**：如果模型大小超出了CPU的内存限制，你也可以选择将数据集或张量放在CPU内存上，例如：

   with tf.device('/cpu:0'):
       data = ...  # 加载CPU内存的数据
       model.fit(data)  # 模型训练在CPU上

通过上述设置，TensorFlow将在没有可用GPU时，仅在CPU上运行计算任务。