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

问题描述：

在使用 TensorFlow 训练深度学习模型的时候，我们常常会用到图形处理器（GPU）来加速训练过程，但是当我们使用 TensorFlow 的 CPU 版本运行这些模型时，可能会遇到一些错误。

问题原因：

通常情况下，GPU 版本的 TensorFlow 与 CPU 版本的 TensorFlow 是不兼容的。这意味着在使用 GPU 版本的 TensorFlow 训练好的模型在 CPU 版本的 TensorFlow 中可能会出现兼容性问题。

解决方案：

出现这种情况的最好解决方案是在使用 TensorFlow 训练模型时，确保您使用的是与您的部署环境相同的 TensorFlow 版本。如果您的模型是用 GPU 版本的 TensorFlow 进行训练的，那么您应该在部署机器上使用 GPU 版本的 TensorFlow 运行您的模型。

虽然在某些情况下，您可能无法在部署环境中使用 GPU 版本的 TensorFlow。在这种情况下，您还有一些其他的解决方案：

1. 尝试使用较小的模型（如 MobileNet），这些模型将训练过程和推理过程之间的计算量减少到最小，从而更适合在 CPU 上使用。

示例一：

如果我们已经训练好了一个基于 ResNet50 的图像分类模型，并使用 GPU 版本的 TensorFlow 进行了100次迭代。我们想在 CPU 上使用 TensorFlow 在新数据集上进行推理时，就可能会出现兼容性问题。

为解决这个问题，我们可以选择使用 TensorFlow 2.x 中的 SavedModel 将经过训练的模型导出。我们可以在需要部署模型的机器上选择 GPU 版本的 TensorFlow，并使用 SavedModel 检查点文件进行加载和推理操作。

示例二：

假设我们已经训练了一个基于 LSTM 的文本生成模型，并使用 GPU 版本的 TensorFlow 进行了100次迭代。现在我们想要在 CPU 上使用训练好的模型。

在这种情况下，我们可以重新训练模型，但使用 CPU 版本的 TensorFlow 和更小的迭代次数和数据集大小进行模型训练。从而可以避免在 CPU 上使用训练好的 GPU 模型时的兼容性问题。