使用TensorFlow 1.4.1的Keras 2.2.4导致GPU实例崩溃

Question

Keras 2.2.4版的最低TensorFlow版本要求是什么？

在使用Conv2D架构时遇到麻烦，GPU实例似乎崩溃了，即我可以看到GPU内存已填满一小部分，然后运行的进程只是“崩溃”。笔记本只是“冻结”。例如，训练密集模型效果很好。与Conv2D架构完全相同的笔记本可以在TensorFlow 1.12.0和Keras 2.2.4的笔记本上正常工作。

我希望这与使用的Keras＆TensorFlow版本有关。使用的GPU是Tesla M10（仅支持CUDA 8.0？）。带有此M10的服务器具有Tensorflow版本1.4.1和Keras 2.2.4。

对于解决此问题的任何见解将不胜感激。

Answer 1

keras和tensorflow之间的版本兼容性是任何人都可能面临的问题。

就像我的答案here一样，您可以使用的一种组合是tensorflow-gpu 1.4和keras 2.0.8。您也可以在here中查看更多组合。

如果您需要使用keras 2.2.4，则必须安装tensorflow-gpu 1.11及更高版本，而后者需要cuda 9。

Answer 2

Keras-Tensorflow版本的兼容性是开发人员多次面对的问题。

只需检查Tensorflow和Keras兼容性：

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