Я очень близок к настройке среды с поддержкой gpu с помощью библиотеки python keras / tenorflow.Когда я пытаюсь обучить свою модель, я получаю длинное сообщение об ошибке:
2018-11-27 18:34:47.776387: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1511] Adding visible gpu devices: 0
2018-11-27 18:34:48.769258: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:982] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2018-11-27 18:34:48.769471: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:988] 0
2018-11-27 18:34:48.769595: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1001] 0: N
2018-11-27 18:34:48.769825: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1115] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 3024 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1050, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)
2018-11-27 18:34:50.405201: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:363] Loaded runtime CuDNN library: 7.1.4 but source was compiled with: 7.2.1. CuDNN library major and minor version needs to match or have higher minor version in case of CuDNN 7.0 or later version. If using a binary install, upgrade your CuDNN library. If building from sources, make sure the library loaded at runtime is compatible with the version specified during compile configuration.
Я просмотрел пару похожих сообщений о переполнении стека, и кажется, что мне нужно либо настроить версию CuDNN, либо тензор потока.версия gpu.Я загрузил правильную версию CuDNN с веб-сайта Nvidia, но, похоже, он ничего не сделал.Я также нашел несколько сообщений об изменении моей версии tenorflow-gpu, но КАКУЮ версию я должен скачать и КАК.Я использую Windows 10.