![](/img/trans.png)
[英]Keras BatchNormalization layer : InternalError: cuDNN launch failure
[英]Keras: CuDNN not available?
我运行的例子kaggle_otto_nn.py
的Keras
与后端theano
。
在下面的打印输出中,第 5 行说:
CNMeM 启用初始大小:90.0% 内存,CuDNN 不可用
我想知道,由于可检测到 GPU 设备,因此此CuDNN not available
重要? 我是否在 GPU 上正确运行我的程序? 或者它实际上没有在 GPU 上运行。
cliu@cliu-ubuntu:keras-examples$ THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32,lib.cnmem=0.9 python kaggle_otto_nn.py
Using Theano backend.
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Theano-0.8.0rc1-py2.7.egg/theano/tensor/signal/downsample.py:6: UserWarning: downsample module has been moved to the theano.tensor.signal.pool module.
"downsample module has been moved to the theano.tensor.signal.pool module.")
Using gpu device 0: Quadro K610M (CNMeM is enabled with initial size: 90.0% of memory, CuDNN not available)
Loading data...
9 classes
93 dims
Building model...
Training model...
Train on 52596 samples, validate on 9282 samples
Epoch 1/20
52596/52596 [==============================] - 6s - loss: 0.9420 - val_loss: 0.6269
Epoch 2/20
52596/52596 [==============================] - 6s - loss: 0.6955 - val_loss: 0.5817
...
Epoch 20/20
52596/52596 [==============================] - 6s - loss: 0.4866 - val_loss: 0.4819
Generating submission...
144368/144368 [==============================] - 1s
Wrote submission to file keras-otto.csv.
cuDNN 是 NVidia 的一个库,它提高了 GPU 上神经网络的性能。 所以你的程序仍然在 GPU 上运行,但比安装 cuDNN 时慢得多。
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.