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Keras:在没有GPU的主机上加载用CuDNNLSTM构建的模型

keras tensorflow

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duhaime · 技术社区 · 7 年前

CuDNNLSTM 单元,现在希望将模型加载到缺少GPU的主机设备上。因为 CuDNNLSTM公司 单元需要一个GPU,但是,加载过程会爆炸,抛出:

没有注册操作内核来支持具有这些属性的Op'CudnnRNN'。

1 回复 | 直到 7 年前

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David Arenburg Ulrik 6 年前

注:我使用的是Keras 2.2.4和TensorFlow 1.12.0。

1) 使用CudnnLSTM训练模型,并保存模型(model\ GPU.json)和权重(*.h5)。

2*)在LSTM细胞组中激活=“tanh”,反复激活=“sigmoid”。因为这些是CudnnLSTM中的默认值。

3) 然后您可以使用CudnnLSTM训练的权重加载model_CPU.json。

具体来说,我使用了以下方法

中央处理器:

from keras.layers import LSTM

Bidirectional(LSTM(hidden_units_LSTM, return_sequences=True,activation='tanh',recurrent_activation='sigmoid'))(output)

GPU:

from keras.layers import CuDNNLSTM

Bidirectional(CuDNNLSTM(hidden_units_LSTM, return_sequences=True))(output)