是否可以在GPU上训练模型，然后在CPU上进行预测

Question

我想用GPU设备训练我的自定义模型。我想知道客户能否通过CPU使用它？

Answer 1

是的，你在GPU上进行大量训练，保存重量然后，你的CPU只会进行矩阵乘法预测。

在Tensorflow和Keras，您可以训练您的模型并保存神经网络权重：

Tensorflow：

# ON GPU
with tf.Session() as sess:
  sess.run(init)
  save_path = saver.save(sess, "/tmp/saved_model.ckpt")

# ON CPU
with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, "/tmp/saved_model.ckpt")

响亮的：

model.save_weights('your_model_weights.h5')
model.load_weights('your_model_weights.h5')

使用sklearn算法，您可以通过以下方式保存权重：

model=XGBClassifier(max_depth=100, learning_rate=0.7, n_estimators=10, objective='binary:logistic',booster='gbtree',n_jobs=16,eval_metric="error",eval_set=eval_set, verbose=True)
clf=model.fit(x_train,y_train)
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(clf, '/path/your_model.joblib')

model = joblib.load('/path/your_model.joblib')
model.predict(X_train)