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Deep learning 无法在GPU上的嵌入层顶部添加LSTM层-Keras带有tensorflow后端

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Deep learning 无法在GPU上的嵌入层顶部添加LSTM层-Keras带有tensorflow后端,deep-learning,keras,lstm,tensorflow-gpu,Deep Learning,Keras,Lstm,Tensorflow Gpu,下面是代码片段： from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Embedding lang_model = Sequential() lang_model.add(Embedding(1000, 100, input_length=25)) lang_model.add(LSTM(100,return_sequences=True)) #stuck here lang_model.summary()

下面是代码片段：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Embedding

lang_model = Sequential()
lang_model.add(Embedding(1000, 100, input_length=25))
lang_model.add(LSTM(100,return_sequences=True)) #stuck here

lang_model.summary()
当我在本地CPU上运行上述代码时，它运行得很好，但在谷歌云上的GPU上运行时，它就是不工作。它甚至没有显示任何错误，只是卡在第三行

请建议

我刚刚发现它在无后端的情况下运行良好，但在使用tensorflow后端时失败

谢谢。

您是否尝试过
CuDNNLSTM
不确定它是否会起作用，但它可能。。。您还可以尝试将
unroll=True
传递到您的LSTM层。尝试了两者，但仍然面临相同的问题。奇怪。。。。我只能认为你有一些安装问题，其中之一：Cuda 8.0；cudnn6.1；Tensorflow gpu；克拉斯。但是我不知道它可能是什么…你试过
CuDNNLSTM
不确定它是否会起作用，但它可能。。。您还可以尝试将
unroll=True
传递到您的LSTM层。尝试了两者，但仍然面临相同的问题。奇怪。。。。我只能认为你有一些安装问题，其中之一：Cuda 8.0；cudnn6.1；Tensorflow gpu；克拉斯。但我不知道会是什么。。。