Question

我使用机器学习算法训练了一个模型，我想使用 Flask 部署这个模型。但由于我没有 GPU，我正在使用我的计算机 CPU 加载模型，这就是我遇到错误的地方。我怎么能忽略 GPU？

load.py

import numpy as np
import keras.models
from keras.models import model_from_json
import tensorflow as tf

def model():
    json_file = open("model.json",'r')
    load_json_model = json_file.read()
    json_file.close()

    load_model = model_from_json(load_json_model)
    load_model.load_weights("model.h5")

    load_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

错误

2021-02-13 10:48:53.891534: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found
2021-02-13 10:48:53.907500: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.

self._handle = _dlopen(self._name, mode)
OSError: [WinError 126] The specified module could not be found

Answer 1

看起来这是这个问题的重复：Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll' on tensorflow CPU-only installation

但是，这是警告而不是错误。（日志行以 W 开头）。

尝试以下方法解决问题：

确保 model.h5 和 models.json 与您的脚本位于同一文件夹中

在 CPU 中使用 Flask 加载预训练模型

1 个答案: