cudnn не может быть установлен

Я пытаюсь использовать LeNet5 на theano, используя cuda 8.0 windows 10 GTX 770M, и кажется, что параметры не может быть обновлен корректно. Когда я импортирую theano, я получаю эту ошибку:

Can not use cuDNN on context None: cannot compile with cuDNN. We got this error:
c:\users\yanjun~1\appdata\local\temp\try_flags_8n7fhy.c:4:19: fatal error: cudnn.h: No such file or directory
compilation terminated.

Mapped name None to device cuda: GeForce GTX 770M (0000:01:00.0)

Я установил cudnn 5 на свой cuda 8.0, скопировав файлы в «NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0», но все равно появляется та же ошибка.

Это потому, что theano не может скомпилировать cudnn, и conv2d, и pool_2d не могут работать должным образом? В результате моя частота ошибок во время обучения составляет около 90%. Правильно ли я установил cudnn? Я просто следовал инструкциям документации theano, но нет файла .so* в zip.

Я пробовал режим процессора, его можно правильно обучить, но он очень медленный.

Надеюсь, вы, ребята, могли бы помочь мне выбраться из этого, где я застрял на несколько дней.

Большое спасибо!


cudnn theano theano-cuda
person 林彥君    schedule 12.04.2017    source источник
comment
Вы уже решили проблему?   -  person jingweimo    schedule 21.06.2017

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

У меня была аналогичная проблема при переходе на новую серверную часть theano, и я исправил ее с помощью следующих шагов (внутри моей среды conda).

  1. Обновите theano с помощью conda update theano и получите pygpy с помощью conda install -c rdonnelly pygpu. Я устанавливаю пакет RC, так как он вызывал меньше проблем.
  2. Проверьте, нужно ли вам внести изменения в код здесь Поскольку я использовал keras, мне не нужно было этого делать.
  3. Измените theanorc с device = gpu на device = cuda0. Если вы перешли по ссылке выше, возможно, вы уже это сделали.

  4. Добавьте в конец файла theanorc:

    compiler_bindir = C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin

[cuda]
root = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0

[dnn]
library_path = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64
include_path = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include
person Roelant    schedule 08.05.2017