Вопрос:

Модель Keras со слоями CuDNNLSTM не работает на производственном сервере

python tensorflow keras tensorflow-gpu

4586 просмотра

2 ответа

318 Репутация автора

Я использовал экземпляр AWS p3 для обучения следующей модели с использованием ускорения графического процессора:

x = CuDNNLSTM(128, return_sequences=True)(inputs)
x = Dropout(0.2)(x)
x = CuDNNLSTM(128, return_sequences=False)(x)
x = Dropout(0.2)(x)
predictions = Dense(1, activation='tanh')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)

После обучения я сохранил модель с save_modelфункцией Keras и перенес ее на отдельный производственный сервер без графического процессора.

Когда я пытаюсь предсказать использование модели на производственном сервере, происходит сбой со следующей ошибкой:

Не было зарегистрировано ни одного OpKernel для поддержки Op 'CudnnRNN' с этими атрибутами. Зарегистрированные устройства: [CPU], Зарегистрированные ядра:

Я предполагаю, что это потому, что рабочий сервер не поддерживает GPU, но я надеялся, что это не будет проблемой. Есть ли способ использовать эту модель на производственном сервере без графического процессора?

Автор: amba88 Источник Размещён: 03.01.2018 10:20

Ответы (2)


5 плюса

35526 Репутация автора

Решение

Нет, вы не можете, CuDNN требует использования графического процессора CUDA. Вы должны заменить слои CuDNNLSTM стандартными слоями LSTM.

Автор: Matias Valdenegro Размещён: 04.01.2018 12:23

0 плюса

31 Репутация автора

пытаться

pip install tensorflow-gpu
Автор: Vahab Размещён: 14.05.2019 01:14
Вопросы из категории :
32x32