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我正在运行example Keras
的 kaggle_otto_nn.py
,后端为 theano
。
在下面的打印输出中,第 5 行,有这样的内容:
CNMeM is enabled with initial size: 90.0% of memory, CuDNN not available
我想知道,既然 GPU 设备是可检测到的,这个 CuDNN 不可用
是否重要?我在 GPU 上正确运行我的程序吗?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.
最佳答案
cuDNN 是 NVidia 的一个库,可提高 GPU 上神经网络的性能。因此,您的程序仍然在 GPU 上运行,但比安装 cuDNN 时慢得多。
关于python - Keras:CuDNN 不可用?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36094601/
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