GPUを使用したテンソルフローでCUDNNLSTMを使用してモデルをトレーニングしました。推論のためにCPUでモデルを使用しようとすると、次のエラーが発生します。<pre><code>Invalid argument: No OpKernel was registered to support Op 'CudnnRNN' with these attrs. Registered devices: [CPU], Registered kernels: <no registered kernels> [[Node: cudnn_lstm/CudnnRNN = CudnnRNN[T=DT_FLOAT, direction="bidirectional", dropout=0, input_mode="linear_input", is_training=false, rnn_mode="lstm", seed=87654321, seed2=4567](Reshape_1, cudnn_lstm/zeros, cudnn_lstm/zeros_1, cudnn_lstm/opaque_kernel/read)]] </code></pre>では、このモデルをCPUでどのように使用できますか？

これが機能しない理由は、モデルアーキテクチャを含むJSONファイルがまだCuDNNLSTM用に構成されているためです。 KerasはCuDNNLSTMウェイトをLSTMアーキテクチャに自動的にロードできるようになりましたが、アーキテクチャが自動的に変更されることはありません。これを修正するのは簡単です。jsonファイルを開き、<code>CuDNNLSTM</code>のすべてのインスタンスを<code>LSTM</code>に変更します。 JSONファイルを保存すると、.h5ファイルから重みをロードできるようになります。

Tensorflow：CPUでCUDNNLSTMでトレーニングされたモデルを使用します

GPUを使用したテンソルフローでCUDNNLSTMを使用してモデルをトレーニングしました。推論のためにCPUでモデルを使用しようとすると、次のエラーが発生します。

Invalid argument: No OpKernel was registered to support Op 'CudnnRNN' with these attrs.  Registered devices: [CPU], Registered kernels:
  <no registered kernels>

     [[Node: cudnn_lstm/CudnnRNN = CudnnRNN[T=DT_FLOAT, direction="bidirectional", dropout=0, input_mode="linear_input", is_training=false, rnn_mode="lstm", seed=87654321, seed2=4567](Reshape_1, cudnn_lstm/zeros, cudnn_lstm/zeros_1, cudnn_lstm/opaque_kernel/read)]]

では、このモデルをCPUでどのように使用できますか？

pythontensorflowcudnn

2018/05/02Deepak Banka

これが機能しない理由は、モデルアーキテクチャを含むJSONファイルがまだCuDNNLSTM用に構成されているためです。 KerasはCuDNNLSTMウェイトをLSTMアーキテクチャに自動的にロードできるようになりましたが、アーキテクチャが自動的に変更されることはありません。

これを修正するのは簡単です。jsonファイルを開き、CuDNNLSTMのすべてのインスタンスをLSTMに変更します。 JSONファイルを保存すると、.h5ファイルから重みをロードできるようになります。

2020/01/04Derek Pankaew