当使用Keras API 训练模型时,训练时报错?

UnknownError (see above for traceback): Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize

在运行手写体数字识别的过程的中报错如上。

那么该如何解决这个问题呢?

其实很简单:

原因是兼容问题,tensorflow的版本过高而和安装的cudnn(我的是7.0)和cuda(我的是9.0)不匹配,可能你使用的是tensorflow的最新的gpu版本,比如说我当时用的就是tensorflow和tensorflow-gpu 1.12版本

就会出现这个错误,后来降低tensorflow版本就可以了

我用的是windows    直接 pip install tensorflow==1.9.0           

                   pip install tensorflow-gpu==1.9.0

安装完成即可!

Keras在MNIST实现LeNet-5模型训练时的错误?的更多相关文章

  1. Windows下mnist数据集caffemodel分类模型训练及测试

    1. MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写数字数据库,样本收集的是美国中学生手写样本,比较符合实际情况,大体上样本是这样的: MNIST数据库有以下特性: 包含了60000个训练样本集和1000 ...

  2. A TensorBoard plugin for visualizing arbitrary tensors in a video as your network trains.Beholder是一个TensorBoard插件,用于在模型训练时查看视频帧。

    Beholder is a TensorBoard plugin for viewing frames of a video while your model trains. It comes wit ...

  3. 理解dropout——本质是通过阻止特征检测器的共同作用来防止过拟合 Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作,不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分,但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了

    理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/torna ...

  4. 利用keras进行手写数字识别模型训练,并输出训练准确度

    from keras.datasets import mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.lo ...

  5. 使用tensorflow进行mnist数字识别【模型训练+预测+模型保存+模型恢复】

      import sys,os sys.path.append(os.pardir) import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mni ...

  6. pycharm+keras+yolo3的使用和自选模型的训练中遇到的坑

    1.TensorFlow版本的问题 报错:RuntimeError: `get_session` is not available when using TensorFlow 2.0. 解决办法:这个 ...

  7. 如何借助 JuiceFS 为 AI 模型训练提速 7 倍

    背景 海量且优质的数据集是一个好的 AI 模型的基石之一,如何存储.管理这些数据集,以及在模型训练时提升 I/O 效率一直都是 AI 平台工程师和算法科学家特别关注的事情.不论是单机训练还是分布式训练 ...

  8. 记录:测试本机下使用 GPU 训练时不会导致内存溢出的最大参数数目

    本机使用的 GPU 是 GeForce 840M,2G 显存,本机内存 8G. 试验时,使用 vgg 网络,调整 vgg 网络中的参数,使得使用对应的 batch_size 时不会提示内存溢出.使用的 ...

  9. 搭建简单模型训练MNIST数据集

    # -*- coding = utf-8 -*- # @Time : 2021/3/16 # @Author : pistachio # @File : test1.py # @Software : ...

随机推荐

  1. 用 Apache Derby 进行 ODBC 编程

    用 Apache Derby 进行 ODBC 编程 https://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticles/dm-0409kar ...

  2. EmguCV常用函数总结

    Emgucv常用函数总结: 读取图片 Mat SCr = new Mat(Form1.Path, Emgu.CV.CvEnum.LoadImageType.AnyColor); //根据路径创建指定的 ...

  3. python库之——sklearn

    机器学习库sklearn 官方documentation(资料)中分为不同的部分: 其中我们主要讲User Guide(机器学习算法理论介绍).API(程序实现方法): 一.User Guide ht ...

  4. Office Lens:口袋中的扫描仪

    Lens:口袋中的扫描仪" title="Office Lens:口袋中的扫描仪"> 编者按:开会时,你是否觉得白板上天马行空的讨论记录誊抄起来费时费事又难以共享- ...

  5. B 小雨的三角形

    题目链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/949/B 思路: 一个找规律题,找到规律就很简单,只剩下代码实现了.规律:第i行去头尾剩下的数的和等于第i-1行去头 ...

  6. AngularJS中格式化日期为指定格式字符串

    var date = $filter('date')(new Date(),'MM/dd/yyyy');

  7. vuex-cart 介绍

    使用vue2 + vuex + vue-cli + localStorage + less,实现本地储存的购物车. 安装 1 git clone https: 1 cd sls-vuex 1 npm ...

  8. 在angular中自定义筛选管道

    Angular 内置了一些管道,比如 DatePipe.UpperCasePipe.LowerCasePipe.CurrencyPipe 和 PercentPipe. 它们全都可以直接用在任何模板中; ...

  9. 关于JavaScript中的==与!的转换问题

    最近遇到了一道很有趣的JavaScript试题,感觉很有趣.记录一下免得以后面试遇到 题目是: console.log([]==![],{}==!{},[]==!{},{}==![]) 这道题考察的主 ...

  10. 基于OpenDDS应用程序开发(3)订阅端实现

    连续的三篇博文演示如何基于OpenDDS开发应用程序,将数据从发布端节点发送到订阅端节点,该示例程序由一个发布者发布数据,一个订阅者订阅数据,使用默认的QoS策略和TCP/IP传输方式. 本文是第三篇 ...