【发布时间】：2015-02-09 20:34:08
【问题描述】：
我正在使用 Theano 实现 DNN。在 DNN 的最后一层，我使用了一个 softmax 作为来自 theano.tensor.nnet.softmax 的非线性函数
作为一个丢失的函数，我使用来自T.nnet.binary_crossentropy 的交叉熵
但我得到一个奇怪的错误：
"编译节点时出现以下错误'，GpuDnnSoftmaxGrad{tensor_format='bc01' ..."
我是 theano 的新手，无法弄清楚这个模型有什么问题。感谢您的帮助 PS：我的猜测是它与 softmax 采用 2D 张量并返回 2D 张量这一事实有某种关系。
PS2：我正在使用最先进的 Theano（刚刚克隆）我的 CUDA 版本是旧的，它是 4.2 但我几乎可以肯定这不是问题，因为我使用其他基于 DNN 工具编写的 DNN 工具没有错误西阿诺。 我正在使用 pylearn2 来加速，这也不是问题，因为我已经在另一个 DNN 中成功地将它与当前的 Theano 和 CUDA 一起使用。
错误发生在这一行：train= theano.function([idx], train_loss, givens=givens, updates=updates)
完整的错误信息是：
cmodule.py", line 293, in dlimport
rval = __import__(module_name, {}, {}, [module_name])
RuntimeError: ('The following error happened while compiling the node', GpuDnnSoftmaxGrad{tensor_format='bc01', mode='channel', algo='accurate'}(GpuContiguous.0, GpuContiguous.0), '\n', 'could not create cuDNN handle: The handle was not initialized(Is your driver recent enought?).', "[GpuDnnSoftmaxGrad{tensor_format='bc01', mode='channel', algo='accurate'}(<CudaNdarrayType(float32, (False, False, True, True))>, <CudaNdarrayType(float32, (False, False, True, True))>)]")
我使用的交叉熵函数定义为：
error = T.mean(T.nnet.binary_crossentropy(input, target_y)
其中 input 是 softmax 层的输出，target_y 是标签。
【问题讨论】：
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首先确保再次将 Theano 更新到 dev 版本（您已经使用 dev 版本）。也许它已经修复了。如果这样做有效，我们需要完整的错误消息。您拥有的 sn-p 缺少关键信息，例如导致编译失败的原因。
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已解决。我不得不使用 T.nnet.categorical_crossentropy 因为我的目标变量是一个整数向量。
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@TNM 请发表您的评论作为答案。