Включите использование графического процессора на образе тензорного потока в Jupyter Notebook - PullRequest
Новая
       53

Включите использование графического процессора на образе тензорного потока в Jupyter Notebook

0 голосов
/ 26 февраля 2019

В настоящее время я пытаюсь запустить модель tenorflow / keras, используя слой CuDNNLSTM () в блокноте jupyter, и ничего не работает.

Когда я запускаю следующий образ докера, tenorflow / tenorflow: lastest-gpu-py3-jupyter, с этим фрагментом кода: 

nvidia-docker run --runtime=nvidia -it --rm -v $(PATH):/tf/notebooks -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-py3-jupyter

Я могу получить доступ к блокноту jupyter, и он работает хорошо.Но когда я пытаюсь выполнить свою модель: 

model = Sequential()
model.add(CuDNNLSTM(50, input_shape=(train_X.shape[1], 
train_X.shape[2]), return_sequences=True))
model.add(CuDNNLSTM(50))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

со следующим импортом: 

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM, CuDNNLSTM

Я получил эту ошибку: 

InvalidArgumentError (see above for traceback): No OpKernelwas registered to support Op 'CudnnRNN' used by node cu_dnnlstm_1/CudnnRNN (defined at /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/keras/layers/cudnn_recurrent.py:517) with these attrs: [dropout=0, seed=87654321, input_mode="linear_input", T=DT_FLOAT, direction="unidirectional", rnn_mode="lstm", is_training=true, seed2=0]
Registered devices: [CPU, XLA_CPU]
Registered kernels:
     <no registered kernels>

[[node cu_dnnlstm_1/CudnnRNN (defined at /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/keras/layers/cudnn_recurrent.py:517) ]]

Кто-нибудь уже имелэтот вопрос на Ubuntu?

PS: Я установил все предварительные требования (nvidi cuda, nvidia cudnn, nvidia docker) на мою машину.

...