我试图使用2 gpu调整由tensorflow提供的预训练模型 所以我将标志设置如下
python train.py --logtostderr
--train_split='train'
--model_variant='xception_65'
--atrous_rates=12
--atrous_rates=24
--atrous_rates=36
--output_stride=8
--decoder_output_stride=4
--train_crop_size=513
--train_crop_size=513
--train_batch_size=2
--training_number_of_steps=20000
--fine_tune_batch_norm=false
--tf_initial_checkpoint="/storage/models-master/research/deeplab/datasets/pascal_voc_seg/init_models/deeplabv3_pascal_train_aug/model.ckpt" --train_logdir="/storage/models-master/research/deeplab/datasets/pascal_voc_seg/exp/train_on_train_set/train/0831_2"
--dataset_dir="/storage/models-master/research/deeplab/datasets/pascal_voc_seg/tfrecord"
--image_pyramid=0.5
--image_pyramid=0.25
--image_pyramid=1.75
--num_replicas=1
--num_clones=2
--num_ps_tasks=1
但是我收到如下错误消息
无法为操作“ parallel_read / filenames / Greater”分配设备：已将操作显式分配给/ job：worker / device：CPU：0，但可用设备为[/ job：localhost / replica：0 / task ：0 /设备：CPU：0，/作业：本地主机/副本：0 /任务：0 /设备：GPU：0，/作业：本地主机/副本：0 /任务：0 /设备：GPU：1]。确保设备规格引用的是有效设备。 [[节点：parallel_read / filenames / Greater = Greater [T = DT_INT32，_device =“ / job：worker / device：CPU：0”]（parallel_read / filenames / Size，parallel_read / filenames / Greater / y）]]
似乎已为操作分配了'/ job：worker / device：CPU：0'，但是我的设置是2 gpus，我怎么能解决这个问题？