运行 tensorflow-gpu 在 CPU 上时结果不正确
result incorrect when running tensorflow-gpu on CPU
在我的项目中，我有几个在GPU上用keras训练的模型（后端是tensorflow-gpu），当我在GPU上测试时，结果是正确的。但是当我在 CPU(set CUDA_VISIBLE_DEVICES=) 上测试时，model.predict 的 return 都是 NAN。我的环境如下：
cuda 8.0
keras 2.0.5
tensorflow-gpu 1.2.0
Titan X Pascal
有人知道吗？
当您保存模型时，它会记录训练它的设备。默认情况下，该模型会在此设备上恢复。在你的情况下，我想你的网络已经在 GPU 上训练过。
要删除此信息，您需要在恢复元图时指定 clear_devices=True。然后你可以把网放在适合你的地方。
终于找到原因了。在我训练的模型中有几个神经元权重是 NAN。而在计算这样一个NAN神经元的输出时，GPU的结果会是零，而CPU的结果会是NAN。
在我的项目中，我有几个在GPU上用keras训练的模型（后端是tensorflow-gpu），当我在GPU上测试时，结果是正确的。但是当我在 CPU(set CUDA_VISIBLE_DEVICES=) 上测试时，model.predict 的 return 都是 NAN。我的环境如下：
cuda 8.0
keras 2.0.5
tensorflow-gpu 1.2.0
Titan X Pascal
有人知道吗？
当您保存模型时，它会记录训练它的设备。默认情况下，该模型会在此设备上恢复。在你的情况下，我想你的网络已经在 GPU 上训练过。
要删除此信息，您需要在恢复元图时指定 clear_devices=True。然后你可以把网放在适合你的地方。
终于找到原因了。在我训练的模型中有几个神经元权重是 NAN。而在计算这样一个NAN神经元的输出时，GPU的结果会是零，而CPU的结果会是NAN。