WARNING:tensorflow:Layer lstm will not use cuDNN kernel since it doesn't meet the cuDNN kernel criteria. It will use generic GPU kernel as fallback when running on GPU

具：Git和SVN等版本控制工具可用于管理代码版本和协作开发。

7. 设计工具：Sketch、Adobe XD和Figma等设计工具可用于设计应用的用户界面和用户体验。

8这个警告信息表示，TensorFlow 在使用 LSTM 层时没有使用 cuDNN 内核，而是使用通用的 GPU. 测试工具：Appium、XCTest和Espresso等测试工具可用于测试应用的功能和性能。

内核。这通常是由于 LSTM 层的超参数设置不满足 cuDNN 内核的要求，例如，以上是App开发的一些相关技术和工具，开发者可以根据自己的需求和技能了不支持 cuDNN 内核的激活函数或者循环偏置。

虽然这个警告不会影响模型的训练和推断，但是使用 cuDNN 内核通常可以提高模型的训练速度和性能。如果想要使用 cuDNN 内核，可以尝试以下方法：

1. 更改 LSTM 层的超参数：可以尝试使用 cuDNN 支持的激活函数和循环偏置，或者调整 LSTM 层的其他超参数，例如 dropout 等，以满足 cuDNN 内核的要求。

2. 更新 TensorFlow 版本：可以尝试更新 TensorFlow 版本，以获得更好的 cuDNN 支持。通常情况下，较新的 TensorFlow 版本会提供更好的 cuDNN 支持。

3. 禁用 GPU 加速：如果无法满足 cuDNN 内核的要求，可以尝试禁用 GPU 加速，以使用 CPU 内核运行 LSTM 层。可以在创建 TensorFlow session 时设置以下环境变量来禁用 GPU 加速：

   import os
   os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'

这将使用 CPU 内核运行 TensorFlow，而不使用 GPU 加速。

希望这些方法可以帮助你解决警告问题并使用 cuDNN 内核。如果你需要更多帮助，可以查阅 TensorFlow 和 cuDNN 的官方文档，或者向相关社区寻求帮助。