如何在Tensorflow 2.0中保存在GPU上训练并加载到CPU上的模型

在TensorFlow 2.0中，可以通过以下步骤将在GPU上训练的模型保存并加载到CPU上：

训练模型并保存：首先，在GPU上训练模型。在训练完成后，使用tf.keras.models.save_model函数保存模型。例如：

import tensorflow as tf

# 在GPU上训练模型
with tf.device('/GPU:0'):
    model = tf.keras.Sequential([...])
    model.compile([...])
    model.fit([...])

# 保存模型
tf.keras.models.save_model(model, 'path/to/model')

加载模型并转换：接下来，在CPU上加载模型之前，需要将模型从GPU格式转换为CPU格式。可以使用tf.saved_model.load函数加载模型，并使用tf.device将模型转移到CPU上。例如：

import tensorflow as tf

# 加载模型
loaded_model = tf.saved_model.load('path/to/model')

# 将模型转移到CPU上
with tf.device('/CPU:0'):
    infer = loaded_model.signatures['serving_default']

使用加载的模型进行推理：现在，可以使用加载的模型进行推理。例如：

import tensorflow as tf

# 加载模型
loaded_model = tf.saved_model.load('path/to/model')

# 将模型转移到CPU上
with tf.device('/CPU:0'):
    infer = loaded_model.signatures['serving_default']

# 使用加载的模型进行推理
output = infer(input_tensor)

这样，你就可以在TensorFlow 2.0中保存在GPU上训练的模型，并将其加载到CPU上进行推理。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的调整和修改。

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