我使用 AWS p3 实例通过 GPU 加速训练以下模型：
x = CuDNNLSTM(128, return_sequences=True)(inputs)
x = Dropout(0.2)(x)
x = CuDNNLSTM(128, return_sequences=False)(x)
x = Dropout(0.2)(x)
predictions = Dense(1, activation='tanh')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)
训练后我用 Keras 保存了模型save_model函数并将其移至没有 GPU 的单独生产服务器。
当我尝试在生产服务器上使用模型进行预测时，它失败并出现以下错误：
没有注册 OpKernel 来支持具有这些属性的 Op 'CudnnRNN'。注册设备：[CPU]，注册内核：
我猜这是因为生产服务器没有 GPU 支持，但我希望这不会成为问题。有什么方法可以在没有 GPU 的生产服务器上使用这个模型吗？
不，不能，CuDNN 需要使用 CUDA GPU。您必须将 CuDNNLSTM 层替换为标准 LSTM 层。
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