InvalidArgumentError: 没有注册 OpKernel 来支持 Op 'CudnnRNN'

Question

我按照这里提供的步骤：https : //www.tensorflow.org/install/gpu 安装适用于我的 gpu 的 tensorflow，并使用 cuDNN SDK 但由于某些原因我仍然无法使用它，并且仍然得到这个错误：

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: No OpKernel was registered to support Op 'CudnnRNN' used by node sequential/cu_dnnlstm/CudnnRNN (defined at cudrnn.py:27) with these attrs: [input_mode="linear_input", T=DT_FLOAT, direction="unidirectional", rnn_mode="lstm", seed2=0, is_training=true, seed=0, dropout=0]
Registered devices: [CPU, XLA_CPU, XLA_GPU]
Registered kernels:
  device='GPU'; T in [DT_DOUBLE]
  device='GPU'; T in [DT_FLOAT]
  device='GPU'; T in [DT_HALF]

即使 GPU 已注册，但 tensorflow 声称他们找不到 OpKernel。

我在用：

tensoflow-GPU 1.14.0

CUDA 10.0

Ubuntu 18.04

PS：我可以使用 tensorflow 运行其他代码，通过检查 nvidia-smi 我可以看到 GPU 正在被实际使用。

任何人都可以帮我知道为什么我会遇到这个问题吗？

这是我试图运行的代码：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.CuDNNLSTM(
        3,
        return_sequences=False),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

model.compile(
    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.1, decay=0.003), 
    loss=tf.keras.losses.mse)

model.fit(train_x, train_y, epochs=100, validation_split=0, shuffle=False)

Answer 1

您的注册设备显示XLA_GPU哪个是优化编译器，但与GPU您正在使用的张量流库期望的不同，

您可以检查几种方法来解决，

• 为 TF 型号启用 XLA
• 检查您设备的tensorflow构建配置