Keras：CuDNNは利用できませんか？

examplekaggle_otto_nn.pyはKerasで、バックエンドはtheanoです。次のプリントアウトで Keras：CuDNNは利用できませんか？

、5行目は、何かが言う：

CNMeMは初期サイズで有効になっている：私は疑問に思って

、CuDNN利用できないメモリの90.0％、このCuDNN not availableを行います問題はGPUデバイスが検出可能なためですか？自分のプログラムをGPUで正しく実行していますか？それとも、実際にはGPUで動作していないのですか？

[email protected]:keras-examples$ THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32,lib.cnmem=0.9 python kaggle_otto_nn.py 
Using Theano backend. 
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Theano-0.8.0rc1-py2.7.egg/theano/tensor/signal/downsample.py:6: UserWarning: downsample module has been moved to the theano.tensor.signal.pool module. 
    "downsample module has been moved to the theano.tensor.signal.pool module.") 
Using gpu device 0: Quadro K610M (CNMeM is enabled with initial size: 90.0% of memory, CuDNN not available) 
Loading data... 
9 classes 
93 dims 
Building model... 
Training model... 
Train on 52596 samples, validate on 9282 samples 
Epoch 1/20 
52596/52596 [==============================] - 6s - loss: 0.9420 - val_loss: 0.6269 
Epoch 2/20 
52596/52596 [==============================] - 6s - loss: 0.6955 - val_loss: 0.5817 
... 
Epoch 20/20 
52596/52596 [==============================] - 6s - loss: 0.4866 - val_loss: 0.4819 
Generating submission... 
144368/144368 [==============================] - 1s  
Wrote submission to file keras-otto.csv.

出典

2016-03-18 fluency03

cuDNNはGPU上のニューラルネットワークのパフォーマンスを向上させるNVidiaのライブラリです。だからあなたのプログラムはまだGPUで動作しますが、cuDNNをインストールしていた場合に比べてはるかに遅くなります。

出典

2016-03-19 09:38:22

しかし、私はそれがより遅いとは思わなかった。私は新しいcuDNNパッケージをダウンロードし、私のcudeパスにファイルをコピーします。私は再びそれを実行した後、cuDNNは利用可能ですが、まだ同じ速度で。私の場合は、各エポックごとに常に6秒です。 – fluency03

Keras：CuDNNは利用できませんか？

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