Question

我是tensorflow和Keras的新手，下面是我的代码

import numpy as np
np.random.seed(123)  # for reproducibility

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils
from keras.datasets import mnist

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 5. Preprocess input data
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1)
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 28, 28, 1)
X_train = X_train.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')
X_train /= 255
X_test /= 255

# 6. Preprocess class labels
Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 10)
Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 10)

# 7. Define model architecture
model = Sequential()

model.add(Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu', input_shape= 
(28,28,1)))
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 8. Compile model
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

# 9. Fit model on training data
model.fit(X_train, Y_train, 
          batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1)

# 10. Evaluate model on test data
score = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)

运行此代码后，我不断收到以下错误

2018-07-31 19：25：45.099850：IC：\ users \ nwani_bazel_nwani \ mmtm6wb6 \ execroot \ org_tensorflow \ tensorflow \ core \ platform \ cpu_feature_guard.cc：140]您的CPU支持未编译此TensorFlow二进制文件的指令使用：AVX AVX2 2018-07-31 19：25：45.711357：I C：\ users \ nwani_bazel_nwani \ mmtm6wb6 \ execroot \ org_tensorflow \ tensorflow \ core \ common_runtime \ gpu \ gpu_device.cc：1356]找到了设备0具有以下属性：名称：GeForce 840M主要：5次要：0 memoryClockRate（GHz）：1.124 pciBusID：0000：04：00.0 totalMemory：2.00GiB空闲内存：1.66GiB 2018-07-31 19：25：45.718218：I C：\ users \ nwani_bazel_nwani \ mmtm6wb6 \ execroot \ org_tensorflow \ tensorflow \ core \ common_runtime \ gpu \ gpu_device.cc：1435]添加可见的gpu设备：0 2018-07-31 19：25：45.722718：E C：\ users \ nwani_bazel_nwani \ mmtm6wb6 \ execroot \ org_tensorflow \ tensorflow \ core \ common_runtime \ direct_session.cc：154]内部：cudaGetDevice（）失败。状态：CUDA驱动程序版本不足于CUDA运行时版本追溯（最近一次通话）：文件“ c：\ Users \ Seth Siva \ Documents \ mnist digitognir.py”，第44行，在 batch_size = 32，nb_epoch = 10，详细= 1）文件“ C：\ Users \ Seth Siva \ anaconda \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ training.py”，行1042，适合 validate_steps = validation_steps）在Fit_loop的第199行中，文件“ C：\ Users \ Seth Siva \ anaconda \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ training_arrays.py” outs = f（ins_batch）在调用中的文件“ C：\ Users \ Seth Siva \ anaconda \ lib \ site-packages \ keras \ backend \ tensorflow_backend.py”，第2653行如果hasattr（get_session（），'_make_callable_from_options'）： get_session中的文件“ C：\ Users \ Seth Siva \ anaconda \ lib \ site-packages \ keras \ backend \ tensorflow_backend.py”，第183行 _SESSION = tf.Session（config = config） init 中的文件“ C：\ Users \ Seth Siva \ anaconda \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py”，第1560行超级（会话，自我）。初始化（目标，图形，配置=配置） init 中的文件“ C：\ Users \ Seth Siva \ anaconda \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py”，第633行 self._session = tf_session.TF_NewSession（self._graph._c_graph，选择） tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError：无法创建会话。

如何防止在keras中创建会话失败？

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