Keras多gpu训练模型后权重文件无法在cpu或者单gpu机器使用的问题

本质：由于keras命名不一致导致的 原理：Keras版的训练它由多个输出支路，也就是多个loss，一般会给每个网络一个默认命名，在编译时通过命名寻找各层。 错误点:使用了keras.utils.training_utils.multi_gpu_model()后，名字发生了变化。   因此，在预测时，keras寻找不到各层路径 由于使用了两个GPU，因此报期望两个权重信息，单只有0个   解决方法

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