UnimplementedError:调用层"conv2d“时遇到的异常。找不到DNN库。[执行部分:Conv2D]收到的调用参数：

Question

我试图运行如下所示的转换器代码：https://github.com/iamrakesh28/Video-Prediction

当我训练模特时：

shifted_movies = tf.convert_to_tensor(generate_movies(n_samples=1200), dtype=tf.float32)
print(shifted_movies.shape)

X = shifted_movies[:, :10, :, :, :]
Y = shifted_movies[:, 10:, :, :, :]

# defines the model
model = VideoPrediction(
    num_layers=3, d_model=64, num_heads=16, dff=128,
    filter_size=(3, 3), image_shape=(40, 40), pe_input=10,
    pe_target=20, out_channel=1, loss_function='bin_cross'
)
model.train(X[:1000, :5], X[:1000, 5:], None, None, 1, 8)

我拿到了这个：

~\AppData\Local\Temp/ipykernel_7704/3895242283.py in ->1 model.train(X:1000，:5，X:1000，5:，无，无，1，8)

列车上的~\OneDrive\LBL\all_code3\Video-Prediction-master\Video-Prediction-master\transformer_video\video_prediction.py (self，inp，tar，inp_val，tar_val，epochs，batch_size，epoch_print) 50 dec_inp = tarindex : index + batch_size，：51 --> 52 batch_loss = self.train_step(enc_inp，( dec_inp) 53 total_loss += batch_loss 54

…………UnimplementedError:调用层"conv2d“时遇到的异常(键入Conv2D)。

找不到DNN库。执行部分:Conv2D

接收到的调用参数：·inputs=tf.Tensor(shape=(8，5，40，40，1)，dtype=float32)

顺便说一下，我的环境中的配置是: tensorflow 2.8.0

tensorflow-io-gcs-文件系统0.24.0

通流概率0.16.0

cudnn 6.0

cudatoolkit 11.3.1

输入的形状(1200，20，40，40，1)

Answer 1

根据cudnn 8.1的说法，Tensorflow 2.8.0与cudatoolkit 11.2和经过测试的构建配置兼容。使用下面的代码安装兼容版本后，请再试一次。谢谢!

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0