Je peux former un réseau Keras avec la couche Dense
à l'aide du jeu de données keras.datasets.fashion_mnist
. Cependant, lorsque j'ai essayé de former un réseau de convolution, une erreur s'est produite.
Voici une partie du code:
from tensorflow.keras.layers import *
model = keras.Sequential([
Convolution2D(16, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
MaxPooling2D(pool_size=(2,2)),
Flatten(),
Dense(16, activation='relu'),
Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(),
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
et son erreur quand j'ai essayé de s'adapter.
UnknownError: Impossible d'obtenir l'algorithme de convolution. C'est probablement Parce que cuDNN n'a pas pu s'initialiser, essayez donc de voir si un avertissement apparaît Le message du journal a été imprimé ci-dessus. [[{{noeud conv2d/Conv2D}} = Conv2D [T = DT_FLOAT, data_format = "NCHW", dilatations = [1, 1, 1, 1], padding = "VALID", strides = [1, 1, 1, 1], use_cudnn_on_gpu = true, _device = "/ job: localhost/replica: 0/task: 0/device: GPU: 0"] (training/TFOptimizer/gradients/conv2d/Conv2D_grad/Conv2DBackpropFilter-0-TransposeNHWCToNCHW-LayoutOptimizer, conv2d/Readd )]] [[{{noeud loss/dense_1_loss/broadcast_weights/assert_broadcastable/AssertGuard/Assert/Switch_2/_69}} = _Recvclient_terminated = false, recv_device = "/ travail: localhost/replica: 0/tâche: 0/périphérique: CPU: 0", send_device = "/ job: localhost/replica: 0/task: 0/device: GPU: 0", send_device_incarnation = 1, tensor_name = "Edge_112_l ... t/Switch_2", tensor_type = DT_INT32, _device = "/ job: localhost/replica: 0/tâche: 0/périphérique: CPU: 0"]]
J'ai cudnn64_7.dll
dans C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
et la PATH
contient déjà ce dossier.
Je pense que ce link résoudrait votre problème, car sa version cnDNN que vous avez installée n’est pas compatible avec la version du fichier CUDNN compilé dans tensorflow.
J'ai le même problème @Wannik, j'ai tensorflow 1.12, CUDA 10, cudnn 7.4.1 et je reçois la même erreur que vous, qu'avez-vous fait et installé avec des versions exactes pour le faire fonctionner?