R 无法初始化本机深度学习后端:未找到后端
环境 **操作系统平台、发行版和版本:Redhat 7.5 ALT ppc64le Python版本(可选):来自DriverlessAI CUDA/cuDNN的Python 3.6 版本:CUDA 9.2 cuDNN 7.1 GPU型号(可选):V100 CPU型号: POWER9 RAM可用:512GB R版本:3.4.1 Tensorflow版本: 1.8.0(从源代码构建)R 无法初始化本机深度学习后端:未找到后端,r,tensorflow,backend,h2o,R,Tensorflow,Backend,H2o,环境 **操作系统平台、发行版和版本:Redhat 7.5 ALT ppc64le Python版本(可选):来自DriverlessAI CUDA/cuDNN的Python 3.6 版本:CUDA 9.2 cuDNN 7.1 GPU型号(可选):V100 CPU型号: POWER9 RAM可用:512GB R版本:3.4.1 Tensorflow版本: 1.8.0(从源代码构建) 我试图在python和R环境中使用DriverlessAI中包含的h2o.deepwater,而不是DAI的we
我试图在python和R环境中使用DriverlessAI中包含的
h2o.deepwater
,而不是DAI的web GUI。另外,我想使用tensorflow作为后端。
为此,我将环境变量设置为使用DriverlessAI中的python
$ export PATH=/opt/h2oai/dai/python/bin:$PATH
$ export LD_LIBRARY_PATH=/opt/h2oai/dai/python/lib:/opt/h2oai/dai/lib:$LD_LIBRARY_PATH
$ export PYTHONPATH=/opt/h2oai/dai/cuda-9.2/lib/python3.6/site-packages
$ which python
/opt/h2oai/dai/python/bin/python
$ pip list | grep tensorflow
tensorflow 1.8.0
这适用于h2o。deeplearning
gpu_xgb <- h2o.deeplearning(x = c("TemperatureCelcius","ExhaustVacuumHg","AmbientPressureMillibar","RelativeHumidity"),
y = "HourlyEnergyOutputMW",
training_frame = train
)
install.packages(“tensorflow”)
和library(tensorflow)
在R中运行良好
$ ls -l /usr/local/lib64/R/library/tensorflow
total 12
-rw-rw-r-- 1 root root 2456 Aug 7 17:45 DESCRIPTION
drwxrwxr-x 5 root root 112 Aug 7 17:45 examples
drwxrwxr-x 2 root root 125 Aug 7 17:45 help
drwxrwxr-x 2 root root 39 Aug 7 17:45 html
-rw-rw-r-- 1 root root 1095 Aug 7 17:45 INDEX
drwxrwxr-x 2 root root 113 Aug 7 17:45 Meta
-rw-rw-r-- 1 root root 2713 Aug 7 17:45 NAMESPACE
drwxrwxr-x 2 root root 84 Aug 7 17:45 R
此外,tensorflow安装在DriverlessAI的python中
$ export PATH=/opt/h2oai/dai/python/bin:$PATH
$ export LD_LIBRARY_PATH=/opt/h2oai/dai/python/lib:/opt/h2oai/dai/lib:$LD_LIBRARY_PATH
$ export PYTHONPATH=/opt/h2oai/dai/cuda-9.2/lib/python3.6/site-packages
$ which python
/opt/h2oai/dai/python/bin/python
$ pip list | grep tensorflow
tensorflow 1.8.0
深水不支持动力平台 (请注意,现在不推荐使用深水;相反,鼓励人们直接使用Keras。)