Keras多gpu訓練模型後權重文件無法在cpu或者單gpu機器使用的問題

本質：由於keras命名不一致導致的 原理：Keras版的訓練它由多個輸出支路，也就是多個loss，一般會給每個網絡一個默認命名，在編譯時通過命名尋找各層。 錯誤點:使用了keras.utils.training_utils.multi_gpu_model()後，名字發生了變化。   因此，在預測時，keras尋找不到各層路徑 由於使用了兩個GPU，因此報期望兩個權重信息，單隻有0個   解決方法

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