Python Can'；t在keras和tensorflow后端中使用float64

在我的

.keras/keras.json

文件中，我设置了

“floatx”：“float64”

，但我得到了以下错误

“Conv2D”Op的输入“filter”的类型float32与参数“Input”的类型float64不匹配。

我做了一些研究，发现了一句谚语：“只要dtype为None，就可以使用monkey patch tf.get_变量并添加dtype=tf.float64。”，但我并没有真正理解它，也无法将它应用到我的程序中

我的程序如下（简化版）

---

有人能就如何实施它给出一些建议吗？提前感谢。

您是在

cpu

还是

gpu

上运行？如果

gpu

你有什么卡？@MarcinMożejko我正在

gpu

上运行

GTX 960m

，谢谢你的回复。大多数gpu不能很好地处理float64，你应该改用float32。Keras最有可能使用float32编写，因为它在GPU上更有效。@Arnaudebroisia感谢您的建议，但实际上我正在寻找解决方案，以解决错误

无法在CUDA上下文上同步：CUDA_error_LAUNCH_FAILED：：没有可用的堆栈跟踪

，找到了，我想试试。@DavidChen你试过用

theano

作为后端吗？

model = Sequential()
model.add(Conv2D(16, (4, 4), activation='relu', input_shape=(48, 48, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2,2)))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.1))

model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))