tensorflow - CNN 模型在 CPU 和 GPU 上 tensorflow 预测的差异

Question

我已经在 GPU 上训练了 FCN 网络并保存了模型（.pb 文件）。我在 GPU 上得到了正确的预测。但是，当我在 CPU 上运行预测时，我会为同一模型文件获取 NAN。是否需要设置任何 CPU/GPU 标志？还是CPU有溢出问题？

标签： tensorflowconvolutional-neural-network

Answer 1

CPU 上没有特殊的溢出条件。两者都应该实现 IEEE 754。

一些高级函数可以通过不同的方式实现（tanh、sigmoid），它们在 GPU 和 CPU 上的实现方式不同，以利用平台。

每当您从模型中获得 NaN 时，很可能会出现问题。不要尝试用一些标志来修补它，而是尝试调试并查看发生了什么。在几乎所有情况下，您都有一个退化模型，该模型仅由于某些硬件的某些极端情况而起作用。

一旦发现问题，通常可以通过限制某些值或修改数据的表示方式（例如记录大数）来解决问题。