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我正在使用 tensorflow 训练我的第一个多 GPU 模型。正如教程所述，变量使用 name_scope 固定在每个 GPU 上的 CPU 和操作上。

当我正在运行一个小型测试并记录设备放置时，我可以看到操作被放置在带有 TOWER_1/TOWER_0 前缀的相应 GPU 上，但变量没有被放置在 CPU 上。

我是否遗漏了什么，或者我是否错误地理解了设备放置日志。

附上测试代码，这是设备放置日志

谢谢

测试代码

with tf.device('cpu:0'):  
    imgPath=tf.placeholder(tf.string)
    imageString=tf.read_file(imgPath)
    imageJpeg=tf.image.decode_jpeg(imageString, channels=3)
    inputImage=tf.image.resize_images(imageJpeg, [299,299])
    inputs  = tf.expand_dims(inputImage, 0)
    for i in range(2):
        with tf.device('/gpu:%d' % i):
            with tf.name_scope('%s_%d' % ('TOWER', i)) as scope:
                with slim.arg_scope([tf.contrib.framework.python.ops.variables.variable], device='/cpu:0'):
                    with slim.arg_scope(inception_v3.inception_v3_arg_scope()):
                        logits,endpoints = inception_v3.inception_v3(inputs, num_classes=1001, is_training=False)
                tf.get_variable_scope().reuse_variables()

with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,log_device_placement=True)) as sess:
    tf.initialize_all_variables().run()
exit(0)

编辑 基本上'with slim.arg_scope([tf.contrib.framework.python.ops.variables.variable], device='/cpu:0'):' 行应该强制cpu上的所有变量，但它们是被创建的在“GPU：0”上

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1 回答 1

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尝试：

with slim.arg_scope([slim.model_variable, slim.variable], device='/cpu:0'):

这取自： model_deploy

于 2016-11-27T23:16:41.467 回答