У меня проблема с компиляцией.  Код, который я выполняю, взят из урока № 4 для углубленного изучения Udacity.  Это приводит меня к мысли, что проблема не в коде, а в программных инструментах, которые я использую. У меня не было проблем с предыдущими тремя заданиями, но сейчас я использую член TensorFlow conv2d. Сведения о моей системе и вывод ошибок приведены ниже. Любая помощь будет принята с благодарностью.  Если вам нужен код, дайте мне знать, и я опубликую его.

Сведения о системе:

  • Система: Windows 10 домашний 64-разрядный, 64-разрядный процессор
  • Cuda: v 9.0.176
  • CUDNN: v 9.0 win10x64 7.3.1.2
  • tf-gpu: v 1.5.0 через PIP
  • NVIDIA: GTX 1060 6 ГиБ
  • NVIDIA DRIVER VERSION: 417,35
  • Python v: 3.6.7

Выход:

~\Documents\Udacity\Deep Learning\Assignment 4 (CNN's)> python main.py
Training set (200000, 28, 28) (200000,)
Validation set (10000, 28, 28) (10000,)
Test set (10000, 28, 28) (10000,)
Training set (200000, 28, 28, 1) (200000, 10)
Validation set (10000, 28, 28, 1) (10000, 10)
Test set (10000, 28, 28, 1) (10000, 10)
2019-01-04 15:40:09.714793: I C:\tf_jenkins\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
2019-01-04 15:40:10.003545: I C:\tf_jenkins\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1105] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 1060 major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.6705
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 6.00GiB freeMemory: 4.97GiB
2019-01-04 15:40:10.013346: I C:\tf_jenkins\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1195] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 1060, pci bus
id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)
Initialized
2019-01-04 15:40:12.584016: E C:\tf_jenkins\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:378] Loaded runtime CuDNN library: 7301 (compatibility version 7300) but source was compiled with 7003 (compatibility version 7000). If using a binary install, upgrade your CuDNN library to match. If building from sources, make sure the library loaded at runtime matches a compatible version specified during compile configuration.
2019-01-04 15:40:12.601433: F C:\tf_jenkins\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\kernels\conv_ops.cc:717] Check failed: stream->parent()->GetConvolveAlgorithms( conv_parameters.ShouldIncludeWinogradNonfusedAlgo(), &algorithms)
|источник

0