我安装了所有必要的软件（ opencv，tensorflow-gpu，matplotlib，scikit-learn，pandas，keras 2 ）来运行我的代码并对其进行验证。我正在使用Spyder作为IDE，并将使用Tensorflow后端在Keras中训练CNN。我可以运行我的代码片段，直到我达到训练阶段：
hist = model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, nb_epoch=num_epoch, verbose=1, validation_data=(X_test, y_test))
当我运行此行时，训练稍微开始，而不是显示时期和其他属性（ val_acc，training_acc等），内核突然死亡，然后重新连接到内核并再次死亡，等等。 最后我得到了这个错误：
2018 16:25:49.961500: I C:\tf_jenkins\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:140] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
2018 16:25:50.664501: I C:\tf_jenkins\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1212] Found device 0 with properties:
name: GeForce GT 740 major: 3 minor: 0 memoryClockRate(GHz): 1.0715
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 1.00GiB freeMemory: 756.79MiB
2018 16:25:50.664501: I C:\tf_jenkins\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1312] Adding visible gpu devices: 0
2018 16:25:51.148102: I C:\tf_jenkins\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:993] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0 with 501 MB memory) ‑> physical GPU (device: 0, name: GeForce GT 740, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 3.0)
2018 16:27:22.549779: I C:\tf_jenkins\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1312] Adding visible gpu devices: 0
2018 16:27:22.549779: I C:\tf_jenkins\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:993] Creating TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 224 MB memory) ‑> physical GPU (device: 0, name: GeForce GT 740, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 3.0)
2018 16:27:43.118021: E C:\tf_jenkins\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:378] Loaded runtime CuDNN library: 7101 (compatibility version 7100) but source was compiled with 7003 (compatibility version 7000). If using a binary install, upgrade your CuDNN library to match. If building from sources, make sure the library loaded at runtime matches a compatible version specified during compile configuration.
2018 16:27:43.164821: F C:\tf_jenkins\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\kernels\conv_ops.cc:717] Check failed: stream‑>parent()‑>GetConvolveAlgorithms( conv_parameters.ShouldIncludeWinogradNonfusedAlgo(), &algorithms)
我虽然这是一个Spyder问题，并在github上发布并收到了与Spyder无关但是兼容性问题的回复
我在网上搜索希望我能找到解决方案，但似乎没有完全相同的问题。 （至少我遇到过）
如果有人有同样的问题，请帮帮我。 我该怎么办？
答案 0 :(得分：0)
当我使用Jupyter笔记本时，我遇到了同样的问题，对我的修复是改变了浏览器l运行代码。
如果使用不同的IDE（例如Jupyter笔记本，pycharm）不起作用，我建议从终端/命令提示符运行脚本。