Проблема с tf.train.saver () и gpu - tensorflow

Мой код структурирован следующим образом:

with tf.device('/gpu:1'):
...
model = get_model(input_pl)
...
    with tf.Session() as sess:
        saver = tf.train.Saver()
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        for epoch in range(num_epochs):
           ...
           for n in range(num_batches):
              ...
              sess.run(...)
           # eval epoch
        saver.save(sess, ...)

Я хочу сохранить модель после этапа обучения. Когда я запускаю, это дает мне эту ошибку:

InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device for operation 'save/SaveV2': Could not satisfy explicit device specification '/device:GPU:1' because no supported kernel for GPU devices is available.

Читая этот вопрос, я изменил код таким образом:

saver = tf.train.Saver()
with tf.device('/gpu:1'):
...
model = get_model(pointcloud_pl)
...
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        for epoch in range(num_epochs):
           ...
           for n in range(num_batches):
              ...
              sess.run(...)
           # eval epoch
        saver.save(sess, ...)

Но теперь я получаю такую ​​ошибку:

ValueError: No variables to save

Я тоже пытался сделать так:

with tf.Session() as sess:
    saver = tf.train.Saver()
    ...
    with tf.device('/gpu:1'):
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        for epoch in range(num_epochs):
        ...
            for n in range(num_batches):
               ...
               sess.run()
            # eval epoch
        saver.save(sess, ...)

И я все еще получаю ту же ошибку. Ошибка всегда в строке saver = tf.train.Saver().

Как я могу решить эту проблему?

Где вы строите график? Можете ли вы добавить комментарий в код, в котором построен график?

FalconUA 31.10.2018 13:41

Отредактировал первый блок кода. После with tf.device(): и до tf.Session()

User 31.10.2018 14:05
3
2
382
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Решено сделать это:

  1. tf.Session()
  2. модель
  3. saver = tf.train.Saver()
  4. with tf.device():

Вот пример кода

with tf.Session() as sess:
    ...
    model = get_model(input_pl)
    saver = tf.train.Saver()
    ...
    with tf.device('/gpu:1'):
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        for epoch in range(num_epochs):
        ...
            for n in range(num_batches):
               ...
               sess.run()
            # eval epoch
        saver.save(sess, ...)

Другие вопросы по теме