训练Inceptionv3遇到的坑

本文解决了一个在使用TensorFlow进行图像分类训练时遇到的GPU设备分配错误问题,通过设置tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)并在session_config中应用此配置,成功解决了无法为特定操作指定GPU设备的问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device for operation ‘gradients/aux_loss/xentropy_grad/LogSoftmax’: Could not satisfy explicit device specification ‘/device:GPU:0’ because no supported kernel for GPU devices is available.

Registered kernels:
device=‘CPU’; T in [DT_HALF]
device=‘CPU’; T in [DT_FLOAT]
device=‘CPU’; T in [DT_DOUBLE]

[[Node: gradients/aux_loss/xentropy_grad/LogSoftmax = LogSoftmaxT=DT_FLOAT, _device="/device:GPU:0"]]

解决办法:

在train_image_classifier中加入一句:

config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement = True)

然后在最后的定义中:

slim.learning.train(

train_tensor,

......

session_config = config

)

加粗的这句话即可

原文:https://blog.youkuaiyun.com/qq_29417013/article/details/80992205

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