Я выполнил следующие шаги: https://www.tensorflow.org/install/gpu, чтобы установить tenorflow, работающий с моим gpu, и использовать cuDNN SDK, но по некоторым причинам я все еще не могу его использовать, и все еще получаю эту ошибку:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: No OpKernel was registered to support Op 'CudnnRNN' used by node sequential/cu_dnnlstm/CudnnRNN (defined at cudrnn.py:27) with these attrs: [input_mode="linear_input", T=DT_FLOAT, direction="unidirectional", rnn_mode="lstm", seed2=0, is_training=true, seed=0, dropout=0]
Registered devices: [CPU, XLA_CPU, XLA_GPU]
Registered kernels:
device='GPU'; T in [DT_DOUBLE]
device='GPU'; T in [DT_FLOAT]
device='GPU'; T in [DT_HALF]
, несмотря на то, что графический процессор зарегистрирован, но тензор потока заявляет, что не может найти OpKernel.
Я использую:
tenenslow-gpu 1.14.0
Cuda 10.0
Ubuntu 18.04
PS: я могу запустить другой код, используя тензор потока, и проверив nvidia-smi, я вижу, что графические процессоры фактически используются.
Может кто-нибудь, пожалуйста, помогите мне, зная, почему я получаю эту проблему?
это код, который я пытаюсь запустить:
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.CuDNNLSTM(
3,
return_sequences=False),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
model.compile(
optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.1, decay=0.003),
loss=tf.keras.losses.mse)
model.fit(train_x, train_y, epochs=100, validation_split=0, shuffle=False)