Python gpu运行时出现Keras（theano）错误

已经有很长时间了，我试着去理解一个问题。请帮帮我

我试图从标准示例git lib（）运行“Keras”示例

如果我使用CPU，那么一切都会正常工作；但是，如果我尝试使用GPU加速，它将崩溃而不会捕获任何错误：

# build the model: a single LSTM
print('Build model...')
print('   1')
model = Sequential()
print('   2')
model.add(LSTM(128, input_shape=(maxlen, len(chars))))
print('   3')
model.add(Dense(len(chars)))
print('   4')
model.add(Activation('softmax'))

print('   5')
optimizer = RMSprop(lr=0.01)

print('   Compilling')
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer)

我放置了一些

print（）

，以便更好地理解错误的位置。 我得到的是：

runfile('C:/Users/kostya/Desktop/temp/python/test.py', wdir='C:/Users/kostya/Desktop/temp/python/')
Using Theano backend.
Using cuDNN version 5110 on context None
Preallocating 1638/2048 Mb (0.800000) on cuda
Mapped name None to device cuda: GeForce GTX 650 (0000:01:00.0)
WARNING: Preallocating too much memory can prevent cudnn and cublas from working properly
DEVICE: cuda
corpus length: 206433
total chars: 79
nb sequences: 68798
Vectorization...
Build model...
   1
   2


Ядро остановилось, перезапуск *(It means: The Core has stopped, restarting)*

如果我通过standatr python控制台运行它，我将接受类似的错误。（python.exe紧急停止）

我使用：Win 10-64、Python 3.6.1、激活独立环境的Anaconda、CUDA 8.0、cuRNN 5.1、mkl 2017.0.3、numpy 1.13.0、theano 0.9.0、conda-forge.keras 2.0.2、m2w64 openblas 0.2.19、conda-forge.pygpu 0.6.8、VC 14.0等

这是我的

.theanoc.txt

配置文件。（我确信这能抓住他。如果我把

设备=cpu

-它工作正常（但速度缓慢））

---

您正在尝试对CUDA后端使用

gpuarray

后端选项（

preallocate

）。来自Theano：

此值仅在使用（GpuArray后端）时分配GPU内存。有关旧后端，请参阅config.lib.cnmem

尝试在Theano配置中替换

[gpuarray]
preallocate = 0.8

与

---

谢谢，但它不起作用。在这种情况下，它甚至不分配0.8的内存。我使用CUDA 8.0和Theano 0.9.0，它们支持GpuArray后端。

[gpuarray]
preallocate = 0.8

[lib]
cnmem = 0.8