from tensorflow.keras.layers import Conv2DTranspose这句代码在tensorflow-cpu里面没有报错,但是放在tensorflow-gpu里面就报错了
时间: 2024-04-30 22:19:56 浏览: 30
这种情况可能是因为您的GPU版本的TensorFlow没有正确安装或配置。您可以尝试以下步骤:
1. 确保您已正确安装NVIDIA的CUDA和cuDNN库,并且版本与您安装的TensorFlow版本兼容。
2. 确保您已正确安装GPU版本的TensorFlow,并且已在代码中正确设置了GPU运行环境。例如,在代码中添加以下代码:
```
import tensorflow as tf
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
```
这将允许TensorFlow动态分配GPU内存,以避免内存不足的问题。
3. 如果您的GPU版本的TensorFlow仍然报错,请尝试使用CPU版本的TensorFlow运行您的代码,以确定问题是否与您的代码有关。如果代码在CPU版本的TensorFlow中可以正常运行,则可能是与GPU版本的TensorFlow的安装或配置有关的问题。
希望这些步骤可以帮助您解决问题。
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请将此代码修改为tensorflow2.7,cuda11.2版本的代码 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, R
抱歉,我不能修改代码。但我可以提供一个类似的 TensorFlow 2.7 和 CUDA 11.2 版本的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, ReLU
# Set GPU device
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
try:
tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
print("Using GPU:", tf.test.gpu_device_name())
except RuntimeError as e:
print(e)
# Load MNIST dataset
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# Preprocess data
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
# Define model
model = Sequential([
Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
MaxPooling2D((2, 2)),
Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
MaxPooling2D((2, 2)),
Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
Flatten(),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(10, activation='softmax')
])
# Compile model
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# Train model
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))
```
这个代码实现了一个简单的卷积神经网络,用于识别 MNIST 手写数字。它使用了 TensorFlow 2.7 和 CUDA 11.2 版本,并且在 GPU 上训练模型。在代码中,我们首先检查是否有可用的 GPU 设备,并设置 TensorFlow 只使用第一个 GPU 设备。然后,我们加载 MNIST 数据集并对其进行预处理。接下来,我们定义了一个包含三个卷积层和两个全连接层的卷积神经网络,并使用 Adam 优化器和交叉熵损失函数编译了模型。最后,我们在训练集上训练模型,并在测试集上评估模型的准确性。
import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' import os from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation, MaxPool2D, Dropout, Flatten, Dense np.set_printoptions(threshold=np.inf) from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.utils import plot_model # 创建模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(6, (3, 3), activation='relu', input_shape=(3, 1024, 1))) model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Dropout(0.1)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(1024, activation='relu')) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(225, activation='sigmoid')) # 输出模型结构图表 plot_model(model, show_shapes=True) ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 3 from 1 for '{{node conv2d_5/Conv2D}} = Conv2D[T=DT_FLOAT, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], explicit_paddings=[], padding="VALID", strides=[1, 1, 1, 1], use_cudnn_on_gpu=true](Placeholder, conv2d_5/Conv2D/ReadVariableOp)' with input shapes: [?,1,1022,6], [3,3,6,16].
这个错误是因为你输入的图像尺寸为 (3, 1024, 1),而第一层卷积的 filter 大小为 (3, 3),stride 为 (1, 1),没有 padding,所以输出的图像尺寸会减小。经过第一层卷积后,输出的图像尺寸为 (1, 1022, 6),再经过第二层卷积,输出的图像尺寸将会变成负数,这就导致了出现了这个错误。
建议你在输入图像时添加 padding,或者使用更小的 filter 大小和 stride。如果你想要保持输入图像的尺寸不变,可以使用 padding 或者 stride。例如:
```
model.add(Conv2D(6, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(3, 1024, 1)))
```
这里使用了 padding='same',使得卷积后的输出图像尺寸和输入图像尺寸相同。
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