我最近将Tensorflow安装升级到Tensorflow-GPU，并通过运行创建简单的多层Perceptron神经网络模型的教程中的代码进行了测试。一切正常，输出完美。然后，我继续学习该系列的下一个教程（即Sentdex在YouTube上的TensorFlow系列），该教程更改了代码中的几行以创建卷积神经网络。但是，当我尝试运行该代码时，出现以下错误：
2018-09-02 03:17:30.563083: E T:srcgithubtensorflowtensorflowstream_executorcudacuda_dnn.cc:352] Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
2018-09-02 03:17:30.563336: E T:srcgithubtensorflowtensorflowstream_executorcudacuda_dnn.cc:356] Error retrieving driver version: Unimplemented: kernel reported driver version not implemented on Windows
快速切换回MLP代码可以确认它在我的GPU上仍然可以正常运行，但是由于某种原因，ConvNN代码引发了上述错误。
会有人知道为什么Tensorflow-GPU适用于MLP模型而不适用于ConvNet模型吗？该驱动程序似乎丢失或损坏了什么？未初始化的CUDNN发生了什么？我欢迎就该主题提供任何或所有输入或评论。如果已经在其他地方解决了此问题，我深表歉意，非常感谢您转向相关主题。我确实以几种不同的方式寻找答案，但没有发现与我的特定问题相关的任何内容。
预先感谢您的时间和协助。 帕特里克。
P.S。 为了提供完整的信息，我在Lenovo Yoga14笔记本电脑上通过Pycharm运行TensorFlow-gpu v.1.10.0，CUDA工具包v 9.0，CuDNN v 7.2.1（corei5 @ 2.3Ghz，8GB RAM，256GB SSD） 。它具有一个带有2GB VRAM的Nvidia 940M GPU。我的Python解释器是Anaconda 3.6.5。