我尝试了this keras教程。我在我的另一个项目中使用theano，所以我改变keras使用theano而不是tenorflow。但是当我运行本教程时，我首先得到了这个错误：
nvcc致命：无法找到编译器＆＃39; cl.exe＆＃39;在PATH
过了一段时间，在第一个Epoch（满分3分）中，样本编号13056（满分25000）我得到了这个错误：
文件＆＃34; test_keras.py＆＃34;，第28行，in model.fit（X_train，y_train，validation_data =（X_test，y_test），epochs = 3，batch_size = 64）
文件＆＃34; C：\ Users \ domi1_000 \ Anaconda3 \ envs \ Pyhon27 \ lib \ site-packages \ keras \ models.py＆＃34;，第845行，适合 initial_epoch = initial_epoch）
文件＆＃34; C：\ Users \ domi1_000 \ Anaconda3 \ envs \ Pyhon27 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ training.py＆＃34;，第1485行，in fit initial_epoch = initial_epoch）
文件＆＃34; C：\ Users \ domi1_000 \ Anaconda3 \ envs \ Pyhon27 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ training.py＆＃34;，第1140行，在_fit_loop中 outs = f（ins_batch）
文件＆＃34; C：\ Users \ domi1_000 \ Anaconda3 \ envs \ Pyhon27 \ lib \ site-packages \ keras \ backend \ theano_backend.py＆＃34;，第1094行，致电 return self.function（* inputs）
文件＆＃34; C：\ Users \ domi1_000 \ Anaconda3 \ envs \ Pyhon27 \ lib \ site-packages \ theano \ compile \ function_module.py＆＃34;，第898行，致电 storage_map = getattr（self.fn，＆＃39; storage_map＆＃39;，None））
文件＆＃34; C：\ Users \ domi1_000 \ Anaconda3 \ envs \ Pyhon27 \ lib \ site-packages \ theano \ gof \ link.py＆＃34;，第325行，在raise_with_op中 再加注（exc_type，exc_value，exc_trace）
文件＆＃34; C：\ Users \ domi1_000 \ Anaconda3 \ envs \ Pyhon27 \ lib \ site-packages \ theano \ compile \ function_module.py＆＃34;，第884行，致电 self.fn（）如果output_subset为None else \
文件＆＃34; C：\ Users \ domi1_000 \ Anaconda3 \ envs \ Pyhon27 \ lib \ site-packages \ theano \ scan_module \ scan_op.py＆＃34;，第989行，in rval r = p（n，[x [0]代表i]，o）
文件＆＃34; C：\ Users \ domi1_000 \ Anaconda3 \ envs \ Pyhon27 \ lib \ site-packages \ theano \ scan_module \ scan_op.py＆＃34;，第978行，p 自我，节点）
文件＆＃34; theano / scan_module / scan_perform.pyx＆＃34;，第445行，在theano.scan_module.scan_perform.perform中（C：\ Users \ domi1_000 \ AppData \ Local \ Theano \ compiledir_Windows-8.1-6.3。 9600 Intel64_Family_6_Model_58_St epping_9_GenuineIntel-2.7.12-64 \ scan_perform \ mod.cpp：5259）
的MemoryError：
应用导致错误的节点：forall_inplace，cpu，grad_of_scan_fn}（TensorConstant {500}，Subtensor {int64：int64：int64} .0，Elemwise {tanh} .0，Alloc.0，InplaceDimShuffle {0,2， 1} .0，Elemwise {Composite {（i0 - sqr（i1））}}。0，Subtensor {int64：int64：int64} .0，Subtensor {int64：int64：int64} .0，Subtensor {int64：int64：int64} .0，Alloc.0，Alloc。 0，Alloc.0，TensorConstant {500}，Subtensor {::，int64：int64：}。0，Subtenso r {::，：int64：}。0，Subtensor {::，int64 ::}。0，Subtensor {::，int64：int64：}。0，InplaceDimShuffle {1,0} .0，InplaceDimShuffle {1， 0} .0，InplaceDimShuffle {1,0} .0，Alloc.0，InplaceDimShuffle {1,0} .0）
Toposort指数：148 输入类型：[TensorType（int64，标量），TensorType（float32,3D），TensorType（float32,3D），TensorType（float32,3D），TensorType（float32,3D），TensorType（float32,3D），TensorType（float32， 3D），TensorTy pe（float32,3D），TensorType（float32,3D），TensorType（float32,3D），TensorType（float32,3D），TensorType（float32,3D），TensorType（int64，标量），TensorType（float32，矩阵），TensorType （float32，矩阵） ，TensorType（float32，矩阵），TensorType（float32，矩阵），TensorType（float32，矩阵），TensorType（float32，矩阵），TensorType（float32，矩阵），TensorType（float32，矩阵），TensorType（float32，matr） ⅸ）]
输入形状：[（），（500L，64L，100L），（500L，64L，100L），（500L，64L，400L），（500L，100L，64L），（500L，64L，100L）， （500L，64L，400L），（500L，64L，100L），（500L，64L，100L），（501L，64L，100L），（501L，64 L，100L），（2L，100L，400L），（），（100L，100L），（100L，100L），（100L，100L），（100L，100L），（100L，100L），（100L，100L） ），（100L，100L），（100L，400L），（100L，100L）] 输入步幅：[（），（ - 25500L，400L，4L），（25600L，400L，4L），（102400L，1600L，4L），（ - 25600L，4L，400L），（25600L，400L，4L），（ -1600L，800000L，4L），（ - 25600L，400L，4L），（ - 25600L，400L，4L），（25600L，4 00L，4L），（25600L，400L，4L），（160000L，1600L，4L），（），（1600L，4L），（1600L，4L），（1600L，4L），（1600L，4L），（4L） ，1600L），（4L，1600L），（4L，1600L），（1600L，4L），（4L，1600L）] 输入值：[array（500L，dtype = int64），＆＃39;未显示＆＃39;，＆＃39;未显示＆＃39;，＆＃39;未显示＆＃39;，＆＃39;未显示＆＃39;未显示＆＃39; 39;，＆＃39;未显示＆＃39;，＆＃39;未显示＆＃39;，＆＃39;未显示＆＃39;，＆＃39;未显示＆＃39;，＆＃39;未显示＆＃39;未显示＆＃39; 39;，＆＃39;未显示＆＃39;，＆＃39;未显示＆＃39;，数组（500L，dty pe = int64），＆＃39;未显示＆＃39;，＆＃39;未显示＆＃39;，＆＃39;未显示＆＃39;，＆＃39;未显示＆＃39;，＆＃39;不显示＆＃39;，＆＃39;未显示＆＃39;，＆＃39;未显示＆＃39;，＆＃39;未显示＆＃39;，＆＃39;未显示＆＃39;] 输出客户端：[[]，[]，[Subtensor {int64}（forall_inplace，cpu，grad_of_scan_fn} .2，常量{1}）]，[Subtensor {:: int64}（forall_inplace，cpu，grad_of_scan_fn} .3，常量{-1}）]]
提示：禁用大多数Theano优化后重新运行可以为您提供创建此节点的回溯。这可以通过设置Theano标志＆＃39; optimizer = fast_compile＆＃39;来完成。如果那样做 如果不起作用，可以使用＆＃39; optimizer = None＆＃39;。
禁用Theano优化
这也发生在我的另一个项目中，但问题是尺寸不匹配。它不能将尺寸为300x200的节点与尺寸为100x100的节点匹配。
任何帮助都会非常感激。
答案 0 :(得分：0)
它说的是什么。你的GPU达到内存限制。如果您使用Theano作为后端，请尝试设置CNMeM和cuDNN。你的GPU有多少内存？