Я строю модель, которая является частью Гана. У меня было несколько проблем с моей совместимостью с GPU, но эта ошибка была новой, и я не смог найти никого, кто бы писал точно такую же ошибку:
def build_generator(inputs, image_size):
layer_filters = [256, 128, 64, 32, 3]
strides = 2
x = inputs
for filters in layer_filters:
x = Conv2DTranspose(filters=filters,kernel_size=(3,3),strides=strides,padding='same')(x)
x = Activation('relu')(x)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('sigmoid')(x)
generator = Model(inputs, x, name='generator')
generator.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=adam_optimizer(),metrics=['accuracy'])
return generator
inputs = Input(shape=(2,2,480))
g = build_generator(inputs, (64,64,3))
, когда я пытаюсь сделать:
g.predict(np.random.normal(size=(2,2,2,480)))
я получаю сообщение об ошибке:
Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED
2020-04-14 15:04:39.572260: F tensorflow/core/kernels/conv_grad_input_ops.cc:1163] Check failed: stream->parent()->GetConvolveBackwardDataAlgorithms( conv_parameters.ShouldIncludeWinogradNonfusedAlgo<T>(stream->parent()), &algorithms)
версии:
anaconda (python 3.7)
tensorflow 2.1
keras 2.3.1
cudd 7.6.5
cuda toolkit 10.1.2
gpu nvidia gtx 1660Ti (6GB)
вот как я получаю керас для использования pgu:
gpus= tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
есть идеи?