deep-learning - 将基于 GPU 的 theano 模型转换为 CPU？

Question

我有一些基于 GPU 的深度学习模型的 pickle 文件。我正在尝试在生产中使用它们。但是当我尝试在服务器上解开它们时，我收到以下错误。

Traceback (most recent call last):
File "score.py", line 30, in
model = (cPickle.load(file))
File "/usr/local/python2.7/lib/python2.7/site-packages/Theano-0.6.0-py2.7.egg/theano/sandbox/cuda/type.py", line 485, in CudaNdarray_unpickler
return cuda.CudaNdarray(npa)
AttributeError: ("'NoneType' object has no attribute 'CudaNdarray'", , (array([[ 0.011515 , 0.01171047, 0.10408644, ..., -0.0343636 ,
0.04944979, -0.06583775],
[-0.03771918, 0.080524 , -0.10609912, ..., 0.11019105,
-0.0570752 , 0.02100536],
[-0.03628891, -0.07109226, -0.00932018, ..., 0.04316209,
0.02817888, 0.05785328],
...,
[ 0.0703947 , -0.00172865, -0.05942701, ..., -0.00999349,
0.01624184, 0.09832744],
[-0.09029484, -0.11509365, -0.07193922, ..., 0.10658887,
0.17730837, 0.01104965],
[ 0.06659461, -0.02492988, 0.02271739, ..., -0.0646857 ,
0.03879852, 0.08779807]], dtype=float32),))

我在本地机器上检查了那个 cudaNdarray 包，但它没有安装，但我仍然能够解开它们。但是在服务器中，我无法。如何让它们在没有 GPU 的服务器上运行？

Answer 1

pylearn2 中有一个脚本可以满足您的需求:
pylearn2/scripts/gpu_pkl_to_cpu_pkl.py