CPU上的Theano CNN:AbstractConv2 Theano优化失败

Question

我正在为我大学的一个研讨会训练CNN用CIFAR10数据集对图像进行目标检测，但是我得到了以下错误：

AssertionError: AbstractConv2d Theano optimization failed: there is no implementation available supporting the requested options. Did you exclude both "conv_dnn" and "conv_gemm" from the optimizer? If on GPU, is cuDNN available and does the GPU support it? If on CPU, do you have a BLAS library installed Theano can link against?

我在一台Windows 10机器上运行Jupyter笔记本（CNN的CPU培训）中的Anaconda 2.7。由于我已经使用git clone更新到最新的theano版本，所以我尝试了以下操作：

• 直接从代码中排除dnn和gemm THEANO_FLAGS='optimizer_excluding=conv_dnn, optimizer_excluding=conv_gemm'
• 直接从命令类型THEANO_FLAGS='...' python <myscript>.py中排除dnn和gemm，这不会令人意外地产生“未知命令”错误。
• 从.theanoc.txt中排除dnn和gemm，我将其放入C:/user/myusername

不幸的是，我仍然会遇到同样的错误，当我调用print(teano.config)时，术语“conv-dnn”和“conv-gemm”不会出现。

• 此外，我试图找出我的numpy包在使用什么BLAS（这通常很好地工作），如果这个包是静态的，使用dependencywalker.com的工具，但我失败得很惨

所以我的问题是：我究竟如何才能正确地设置西亚诺旗帜，如何才能检查我是否成功地设置了西亚诺旗帜？如果这没用，我怎么能检查我在建什么BLAS？我应该使用哪一个，如何更改对该节点的依赖关系？

你可能已经猜到了，我不是一个专家，当涉及到所有这些包，依赖，构建和其他花哨的计算机科学的东西和文件，我发现只是没有证据，所以我将非常感谢，我可以帮助我的家伙！

最好的

乔纳斯

Answer 1

在.theanoc文件中添加一行

optimizer = None

作为全局配置。

Answer 2

我也有同样的问题，但在Linux下。结果发现根本没有安装BLAS，我不得不单独安装，包括设置一些新的环境变量：

export LD_LIBRARY_PATH="/home/username/anaconda2/lib"
export LD_PRELOAD="/home/username/anaconda2/lib/libmkl_core.so:/home/MEDIANET/aharjunm/anaconda2/lib/libmkl_sequential.so"

我还必须确保在anaconda和任何以前的python安装之间没有冲突的python路径。

我知道在Windows下会有很大的不同，但是由于错误消息是完全相同的，所以解决问题的基本前提也应该是相同的：安装BLAS。你可以找到很多这样的来源，例如here。

Answer 3

我在Windows上也有同样的错误信息。位于“C:\ Users\USERNAME\.theanoc.txt”中的“.theanoc.txt”文件的格式不正确，并且该编号找不到Blas库。这可以在Python控制台中通过编写“import theano；theano.config.blas.ldflags”看到，它给出了空字符串（''）。blas关键字必须作为节头。

[global]
floatX = float32
device = cpu

[blas]
ldflags = -LC:\\openblas -lopenblas

在C:\ openblass路径中，我有文件：libgcc_s_seh-1.dll，libgfortran-3.dll，libopenblas.dll和libquadmath-0.dll。 参考http://deeplearning.net/software/theano/library/config.html