InvalidArgumentError- 已明确分配给 /device:GPU:1 但可用设备为 [ /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0,答案

【问题标题】：InvalidArgumentError- was explicitly assigned to /device:GPU:1 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0,InvalidArgumentError- 已明确分配给 /device:GPU:1 但可用设备为 [ /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0,
【发布时间】：2020-07-15 17:26:37
【问题描述】：

任何帮助将不胜感激。我是张量流和一般编程的新手。我正在按照 github (https://github.com/experiencor/keras-yolo3) 中的说明学习 YOLO-3 的对象检测。运行下面的代码后。请尽快给我解决方案。

!python train.py -c config.json

我收到以下错误：

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot assign a device for` operation replica_1/lambda_6/Shape: node replica_1/lambda_6/Shape (defined at /home/arasdar/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py:1748) was explicitly assigned to /device:GPU:1 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0, /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0, /job:localhost/replica:0/task:0/device:XLA_CPU:0, /job:localhost/replica:0/task:0/device:XLA_GPU:0 ]. Make sure the device specification refers to a valid device. [[replica_1/lambda_6/Shape]]

【问题讨论】：

你的问题解决了吗？我在测试keras-yolov3时也遇到同样的问题

标签： python tensorflow error-handling gpu

【解决方案1】：

检查你的config.json文件，如果你只使用一个GPU，你应该把“train”下的“gpu”参数改为“0”而不是默认的“0,1”

"train": {
    "gpu":  "0"
}

【讨论】：