笔记本电脑规格： 操作系统：Mac OS Mojave Python：3.7
在拟合rnn模型时，出现以下错误：
InvalidArgumentError：没有使用这些attrs注册任何OpKernel来支持Op'CudnnRNN'。注册设备：[CPU]，注册内核：
> [[node cu_dnnlstm/CudnnRNN (defined at <ipython-input-15->580eb6f63222>:3) = CudnnRNN[T=DT_FLOAT, direction="unidirectional", >dropout=0, input_mode="linear_input", is_training=true, rnn_mode="lstm", >seed=0, seed2=0](cu_dnnlstm/transpose, cu_dnnlstm/ExpandDims, >cu_dnnlstm/ExpandDims_1, cu_dnnlstm/concat)]]
由操作“ cu_dnnlstm / CudnnRNN”引起，定义为： > _run_module_as_main中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/runpy.py”，第193行 “ 主要”，mod_spec） _run_code中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/runpy.py”，第85行 exec（代码，run_globals） 在第16行的“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py”文件中 app.launch_new_instance（） 在launch_instance中，文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site->packages/traitlets/config/application.py”，行658 app.start（） 在开始的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel/kernelapp.py”，第497行 self.io_loop.start（） 在开始的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site->packages/tornado/platform/asyncio.py”，第132行 self.asyncio_loop.run_forever（） > run_forever中的第523行的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/asyncio/base_events.py” self._run_once（） > _run_once中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/asyncio/base_events.py”，行1758 handle._run（） _run中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/asyncio/events.py”，第88行 self._context.run（self._callback，* self._args） _run_callback中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tornado/ioloop.py”，行> 758 ret = callback（） 在null_wrapper中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tornado/stack_context.py”，第300行 返回fn（* args，** kwargs） 文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site->packages/zmq/eventloop/zmqstream.py”，第536行，位于 self.io_loop.add_callback（lambda：self._handle_events（self.socket，0）） _handle_events中第450行的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-> packages / zmq / eventloop / zmqstream.py” self._handle_recv（） _handle_recv中的第480行的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site->packages/zmq/eventloop/zmqstream.py” self._run_callback（回调，味精） _run_callback中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site->packages/zmq/eventloop/zmqstream.py”，第432行 回调（* args，** kwargs） 文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tornado/stack_context.py”， 第300行，在null_wrapper中 返回fn（* args，** kwargs） 调度程序中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel/kernelbase.py”，第283行 返回self.dispatch_shell（stream，msg） 文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel/kernelbase.py”，行233，位于dispatch_shell中 处理程序（流，标识，味精） 在execute_request中，文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel/kernelbase.py”，行399 user_expressions，allow_stdin） 在do_execute中，文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel/ipkernel.py”，第208行 res = shell.run_cell（代码，store_history = store_history，silent =静音） 在run_cell中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel/zmqshell.py”，行537 返回super（ZMQInteractiveShell，self）.run_cell（* args，** kwargs） 在run_cell中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py”，行2662 raw_cell，store_history，silent，shell_futures） _run_cell中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py”，行2785 交互性=交互性，编译器=编译器，结果=结果） 在run_ast_nodes中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py”，行2901 如果self.run_code（代码，结果）： 在run_code中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py”，第2961行 exec（code_obj，self.user_global_ns，self.user_ns） 文件“”，第3行，在 model.add（CuDNNLSTM（128，input_shape =（x_train.shape [1：]），return_sequences = True））） _method_wrapper中的第474行的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/training/checkpointable/base.py” 方法（自己，* args，** kwargs） 在文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/sequential.py”中添加第159行 层（x） 在调用中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/recurrent.py”，第619行 返回超级（RNN，自我）。调用（输入，** kwargs） 调用中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/base_layer.py”，行757 输出= self.call（输入，* args，** kwargs） 通话中的第109行“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/cudnn_recurrent.py” 输出，状态= self._process_batch（输入，initial_state） _process_batch中的第493行“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/cudnn_recurrent.py”文件 is_training = True） 文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_cudnn_rnn_ops.py”，行116，位于cudnn_rnn中 is_training = is_training，名称=名称） _apply_op_helper中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py”，行787 op_def = op_def） 在new_func中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/util/deprecation.py”，第488行 return func（* args，** kwargs） 在create_op中，文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，行3274 op_def = op_def） init 中的文件“ /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，行1770 self._traceback = tf_stack.extract_stack（）
InvalidArgumentError（请参阅上面的回溯）：没有使用这些attrs注册任何OpKernel支持Op'CudnnRNN'。注册设备：[CPU]，注册内核：
[[node cu_dnnlstm/CudnnRNN (defined at <ipython-input-15-580eb6f63222>:3) = CudnnRNN[T=DT_FLOAT, direction="unidirectional", dropout=0, input_mode="linear_input", is_training=true, rnn_mode="lstm", seed=0, seed2=0](cu_dnnlstm/transpose, cu_dnnlstm/ExpandDims, cu_dnnlstm/ExpandDims_1, cu_dnnlstm/concat)]]
答案 0 :(得分：0)
您确定Mac确实具有Nvidia GPU吗？此外，它支持CuDNN吗？
答案 1 :(得分：0)
您正在CPU上运行基于CuDNN的层（最有可能是CuDNNLSTM），因为CuDNN实现仅适用于具有CUDA的NVIDIA GPU，因此将无法工作。
解决方案是将CuDNNLSTM层替换为普通的LSTM层。