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用gpu训练好的神经网络,用tensorflow-cpu跑出错的原因及解决方案

  • Post category:Python

如果使用GPU进行神经网络训练，而使用TensorFlow-CPU运行代码，可能会出现运行错误。这是由于TensorFlow在使用CPU时，使用的是不同的二进制库文件，而这些文件并不适用于使用GPU训练的二进制文件。这将导致TensorFlow代码无法在CPU上运行。

为了解决这个问题，可以采取以下两种方案。

  1. 降级TensorFlow版本

降级TensorFlow至适用于CPU的版本，可以确保代码在CPU上正常运行。为了降级TensorFlow，可以使用pip来卸载当前版本并安装特定版本。例如，在Linux中可以使用以下命令将TensorFlow版本降级为2.5.

pip uninstall tensorflow
pip install tensorflow==2.5
  1. 强制使用CPU

另一种解决方案是在TensorFlow代码中直接指定使用CPU。为此，可以在代码中添加以下代码，以便在TensorFlow会话初始化时自动选择CPU.

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
import tensorflow as tf

# 其他TensorFlow代码

这将导致TensorFlow代码使用CPU而不是GPU进行运行。

示例1

例如，如果您的TensorFlow代码类似于以下内容：

import tensorflow as tf

# 创建神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=256, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])

# 编译模型并拟合数据
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

如果您在GPU上训练了该模型，并试图在CPU上运行此代码，则可能会出现如下错误：

UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize

为了解决此问题，您可以执行以下操作来强制TensorFlow使用CPU：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
import tensorflow as tf

# 创建神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=256, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])

# 编译模型并拟合数据
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

示例2

假设您有一段TensorFlow代码，其中使用了tf.reduce_sum函数：

import tensorflow as tf

x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=tf.float32)
s = tf.reduce_sum(x, axis=0)
print(s)

如果该代码在GPU上训练并尝试在CPU上运行，则可能会出现以下错误消息：

NotFoundError: no kernel registered for ReduceSum

为了解决此问题，您可以运行以下代码，以便在TensorFlow会话初始化时将根据可用设备选择正确的设备：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
import tensorflow as tf

with tf.device('/CPU:0'):
  x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=tf.float32)
  s = tf.reduce_sum(x, axis=0)
  print(s)

这样，TensorFlow代码将使用CPU运行，而不是GPU。

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