Я хочу обучить свою модель RNN с помощью Cudnn:
max_length <- 140
embedding_dim <- 128
model <- keras_model_sequential()
# define model
model %>%
# layer input
layer_embedding(
name = "input",
input_dim = num_words,
input_length = max_length,
output_dim = embedding_dim,
embeddings_initializer = initializer_random_uniform(minval = -0.05, maxval = 0.05, seed = 2)
) %>%
# layer dropout
layer_spatial_dropout_1d(
name = "embedding_dropout",
rate = 0.2
) %>%
# layer lstm 1
bidirectional(layer_lstm(
name = "lstm",
units = 64,
unroll = FALSE,
dropout = 0.2,
use_bias = TRUE,
recurrent_dropout = 0,
return_sequences = TRUE
)) %>%
layer_batch_normalization() %>%
# layer output
layer_dense(
name = "output",
units = 3,
activation = "softmax"
)
когда я запускаю это, я получаю это потепление:
ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: tensorflow: Layer lstm не будет использовать cuDNN ядро, поскольку оно не соответствует критериям ядра cuDNN. Он будет использовать общее c ядро графического процессора в качестве запасного при работе на графическом процессоре
Я думаю, что выполнил все требования , не уверен, что мне не хватает.
Информация о сеансе:
R version 4.0.0 (2020-04-24)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 10 x64 (build 18363)
Matrix products: default
locale:
[1] LC_COLLATE=English_United States.1252
[2] LC_CTYPE=English_United States.1252
[3] LC_MONETARY=English_United States.1252
[4] LC_NUMERIC=C
[5] LC_TIME=English_United States.1252
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] keras_2.3.0.0
loaded via a namespace (and not attached):
[1] Rcpp_1.0.4.6 lattice_0.20-41 zeallot_0.1.0 rappdirs_0.3.1
[5] grid_4.0.0 R6_2.4.1 jsonlite_1.6.1 magrittr_1.5
[9] tfruns_1.4 whisker_0.4 Matrix_1.2-18 reticulate_1.15
[13] generics_0.0.2 tools_4.0.0 xfun_0.14 compiler_4.0.0
[17] base64enc_0.1-3 tensorflow_2.2.0 knitr_1.28