安装了Anaconda后出现错误，无法正常训练模型。

Question

2021-02-03 19:46:53.571084: W tensorflow/stream_executor/gpu/redzone_allocator.cc:314] Internal: Invoking GPU asm compilation is supported on Cuda non-Windows platforms only
Relying on driver to perform ptx compilation.
Modify $PATH to customize ptxas location.
This message will be only logged once.

当我尝试训练我的深度神经网络时，出现了上述错误。训练不会停止，但第一次迭代效果不好。请参见下文：

Epoch 1/10
   1/1875 [..............................] - ETA: 0s - loss: 2.3001 - accuracy: 0.1250
WARNING:tensorflow:Callbacks method `on_train_batch_end` is slow compared to the batch time (batch time: 0.0000s vs `on_train_batch_end` time: 0.0116s). Check your callbacks.

帮我修复这个错误。

我正在使用tensorflow 2.3.0版本，cuda工具包版本10.1.243，cudnn版本7.6.5，我的电脑有NVDIA GEFORCE RTX 2070超级Max-Q设计。

一些解决方案说要降低tensorflow版本，但是对于某些项目，我需要2.3.0版本，请任何人解决这个错误。

- Sandeep Pasumarthi

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你的CUDA版本和TensorFlow版本不支持，也没有构建以支持你的GPU。你可能需要一个支持CUDA 11的TF版本才能使其工作。 - talonmies

Answer 1

我遇到了同样的问题，我的TensorFlow版本是2.4.1，Python版本是3.9，cuda版本是10.1。幸运的是，我通过安装以下包找到了解决方案：

conda install -c conda-forge cudatoolkit-dev

原始链接在 这里。

- Bing

Answer 2

这是您的Tensorflow版本、NVIDA驱动程序版本、CUDA版本和cuDNN版本之间的兼容性问题。对于经过验证的硬件和软件兼容性安装，请使用此链接：https://www.tensorflow.org/install/gpu

- DapperDuck

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不，我已经检查了官方网站，并且只安装了兼容的版本。 - Sandeep Pasumarthi

英伟达Geforce RTX 2070搭载带有Super MAX-Q设计 - Sandeep Pasumarthi

驱动程序版本为457.20，包含2560个CUDA核心。 - Sandeep Pasumarthi

tensorflow 版本 2.3.0 - Sandeep Pasumarthi

@SandeepPasumarthi 你正在使用tensorflow-2.3.0还是tensorflow_gpu-2.3.0？ - DapperDuck