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当我尝试编译 keras 文档中的示例时出现以下错误。
/usr/include/string.h: In function ‘void* __mempcpy_inline(void*, const void*, size_t)’:
/usr/include/string.h:652:42: error: ‘memcpy’ was not declared in this scope
return (char *) memcpy (__dest, __src, __n) + __n;
^
ERROR (theano.sandbox.cuda): Failed to compile cuda_ndarray.cu: ('nvcc return status', 1, 'for cmd', 'nvcc -shared -O3 -m64 -Xcompiler -DCUDA_NDARRAY_CUH=mc72d035fdf91890f3b36710688069b2e,-DNPY_NO_DEPRECATED_API=NPY_1_7_API_VERSION,-fPIC,-fvisibility=hidden -Xlinker -rpath,/home/chase/.theano/compiledir_Linux-4.4--generic-x86_64-with-Ubuntu-16.04-xenial-x86_64-3.5.1+-64/cuda_ndarray -I/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/theano/sandbox/cuda -I/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include -I/usr/include/python3.5m -I/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/theano/gof -o /home/chase/.theano/compiledir_Linux-4.4--generic-x86_64-with-Ubuntu-16.04-xenial-x86_64-3.5.1+-64/cuda_ndarray/cuda_ndarray.so mod.cu -L/usr/lib -lcublas -lpython3.5m -lcudart')
我在 Ubuntu 16.04 上。我正在使用从默认存储库安装的 CUDA 7.5。我已经使用 CUDA 编译了一些我自己的 cuda 程序以及 ArrayFire 程序,所以我知道 CUDA 正在工作。
这是我尝试编译的...
from keras.models import Sequential
model = Sequential()
from keras.layers.core import Dense, Activation
model.add(Dense(output_dim=64, input_dim=100))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dense(output_dim=10))
model.add(Activation("softmax"))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
最佳答案
GCC 5.3 和 CUDA 似乎存在问题。我不得不在/usr/include/string.h 中注释掉以下更改,现在它可以工作了。
https://fossies.org/diffs/glibc/2.22_vs_2.23/string/string.h-diff.html
关于python - Keras 无法使用 theano 后端进行编译,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37083936/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!