Как запустить тензор-gpu на ноутбуке Jupyter? - PullRequest
Новая
       70

Как запустить тензор-gpu на ноутбуке Jupyter?

1 голос
/ 21 апреля 2020

Я экспериментировал с CuDNNLSTM для глубокого изучения и нашел в официальных документах шаги по его установке. Итак, я создал новый проект Pycharm и добавил только библиотеку tf-gpu. Код работал в 5 раз быстрее.

Но когда я запускаю тот же код на ноутбуке Jupyter, он показывает ошибку

Код, который я попробовал для тестирования, очень прост (и в основном пропущены шаги) MNIST. 

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, LSTM

mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0


model = Sequential()

model.add(LSTM(128, input_shape=(x_train.shape[1:]), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(LSTM(128))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(10, activation='softmax'))

opt = tf.keras.optimizers.Adam(lr=1e-3, decay=1e-5)
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',
              optimizer=opt,
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=3, validation_data=(x_test, y_test))

Ошибка: 

UnknownError:  [_Derived_]  Fail to find the dnn implementation.
     [[{{node CudnnRNN}}]]
     [[sequential_1/lstm_2/StatefulPartitionedCall]] [Op:__inference_distributed_function_10295]

Function call stack:
distributed_function -> distributed_function -> distributed_function

1 Ответ

0 голосов
/ 21 апреля 2020

Я решил проблему сам. Я заметил, что у меня были установлены команды tenorflow и tenorflow-gpu из pip из cmd. Я удалил оба, и установил только версию tenorflow-gpu. Он работал, как и ожидалось, на ноутбуке Jupyter!

...