slim做迁移学习

windows7+Anoconda3+tensoeflow-gpu1.4+cuda8.0+cudnn6.0

1，用slim做迁移学习的时候，启动训练文件train_image_classifier.py的时候会报Cannot assign a device for operation 'InceptionV3/AuxLogits/Conv2d_2b_1x1/weights/RMSProp1': Could not satisfy explicit device specification '/device:GPU:0' because no supported kernel for GPU devices is available类似这种错误，

翻了一些资料，可能是定义在图中的op只能在CPU中运行，GPU不支持

解决方法：

1.将以下参数由False设置为True，但是这样的话，整个程序都在CPU上运行，会很慢。所以可以用第二种方式

2.设置tf.ConfigProto

config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement = True)
sess = tf.Session(config = config)

这种方式适合在session中，如果是slim里，由于本身将session封装好了，不需要创建，所以打开train_image_classifier.py这个文件，

翻了一些资料，可能是定义在图中的op只能在CPU中运行，GPU不支持

解决方法：

1.将以下参数由False设置为True，但是这样的话，整个程序都在CPU上运行，会很慢。所以可以用第二种方式

2.设置tf.ConfigProto

config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement = True)
sess = tf.Session(config = config)

这种方式适合在session中，如果是slim里，由于本身将session封装好了，不需要创建，所以打开train_image_classifier.py这个文件，把这个文件拉到最底，会看到slim.learing.train,加上红圈划的两句

，