tensorflow cudnnlstm
时间: 2023-09-16 12:12:25 浏览: 67
如果你使用的是较老的tensorflow版本,并且没有完整支持tf.keras,那么你可以考虑使用tf.contrib模块中的rnn和cudnn_rnn来实现CudnnLSTM。首先,你需要导入相应的模块:from tensorflow.contrib import rnn, cudnn_rnn [2]。
然后,你可以使用cudnn_rnn.CudnnLSTM来创建CudnnLSTM层。但是,请注意,CudnnLSTM只能在支持GPU的设备上运行,因此如果你遇到"tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: No OpKernel was registered to support Op 'CudnnRNN' Registered devices: [CPU]" 错误信息,那么可能是因为你的设备不支持CudnnLSTM运算 。
在这种情况下,你可以考虑使用普通的LSTM来代替CudnnLSTM,这样就能在CPU上运行。你可以使用rnn.LSTM来创建LSTM层,并将其与其他层结合起来进行神经网络的构建。
总结起来,如果你使用的是较老的tensorflow版本,没有完整支持tf.keras,且在某些设备上无法运行CudnnLSTM,你可以考虑使用tf.contrib模块中的rnn和cudnn_rnn来实现CudnnLSTM,或者使用普通的LSTM来代替CudnnLSTM。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Tensorflow Cudnn加速LSTM的正确打开方式似乎只有两个](https://blog.csdn.net/tylunas/article/details/129359669)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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