我尝试使用vgg-19模型实现样式传输。我使用张量流作为后端通过vgg-19的现有keras模型加载权重。首先，我在我的笔记本上试了一下，虽然在0.11.0的时候非常慢但运行得很好。然后我用gpus（版本0.12.1）切换到我的AWS实例，并尝试了相同的脚本：它在jupyter笔记本中没有产生错误，而是冻结内核并强制它在我尝试计算输出时重新启动特定图层，第一层的输入除外。我安装了0.11.0的gpu版本 - 同样的问题，虽然两个版本都通过了矩阵乘法测试。
我还尝试使用为0.11.0编写的vgg-16运行0.12.1某人的脚本，并且因为图层维度错误导致会话崩溃，尽管它在cpu上的0.11.0上运行正常。 GPU版本的tf 0.11.0 - 相同的冻结和重启。
除了python控制台中的那些之外，是否有任何由tensorflow编写的日志？我没有设法找到关于他们的任何提及
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修好了。 cudnn版本与tensorflow版本不匹配 - 它只将错误输出提供给python控制台，而不是jupyter笔记本