解决AMD GPU上TensorFlow出现的CudnnRNN OpKernel未注册错误

错误原因：默认Keras LSTM会尝试调用NVIDIA专属的CuDNN RNN算子，但AMD GPU的TensorFlow-DirectML后端不支持该算子，导致找不到对应OpKernel。

以下是可行的解决方案：

• 强制禁用CuDNN优化
  在定义LSTM层时添加use_cudnn_on_gpu=False参数，让TensorFlow使用适配通用GPU的LSTM实现，DirectML即可处理：

  model = Sequential([
      LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(lookback,1), use_cudnn_on_gpu=False),
      Dense(units=1)
  ])
  

• 备选方案：切换循环激活函数
  如果你的TensorFlow 2.10版本中use_cudnn_on_gpu参数不存在，可将recurrent_activation设为sigmoid（CuDNN LSTM默认用hard_sigmoid，切换后会自动 fallback 到通用实现）：

  model = Sequential([
      LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(lookback,1), recurrent_activation='sigmoid'),
      Dense(units=1)
  ])
  

修改完成后，重新编译并训练模型，即可在AMD GPU上正常运行，无需强制指定CPU设备。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lakshit Karsoliya