CUDA版本：10.0 tensorflow 2.0.0-alpha0
jupyter笔记本
python 3.5.6
cuda工具包10.0
ubuntu 18.10定义CUDNN_MAJOR 7
定义CUDNN_MINOR 5
定义 CUDNN_PATCHLEVEL 1
定义CUDNN_VERSION（CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL）包括“ driver_types.h”
内核似乎已经死亡。它将自动重启。
奇怪的是我安装的cudnn版本是7.5.1。
但是错误消息一直在说，已加载的运行时CuDNN库：7.3.1但源已编译为：7.4.2。如果是CuDNN 7.0或更高版本，则CuDNN库的主要版本和次要版本必须匹配或具有更高的次要版本。我不知道为什么7.3.1 cudnn库来自。
我安装了'2.0.0-alpha0'张量流后出现了此消息。
名称：TITAN Xp专业：6个次要：1 memoryClockRate（GHz）：1.582 pciBusID： 0000：42：00.0总内存：11.90GiB可用内存：11.10GiB 2019-05-14 08：03：49.028136：我 tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：1546]添加可见 gpu设备：0 2019-05-14 08：03：49.028424：I tensorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc：42] 成功打开动态库libcudart.so.10.0 2019-05-14 08：03：49.029904：我 tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：1015]设备 将StreamExecutor与强度1边缘矩阵互连：2019-05-14 08：03：49.029928：我 tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：1021] 0 2019-05-14 08：03：49.029938：我 tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：1034] 0：N 2019-05-14 08：03：49.030490：我 tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：1149]已创建 TensorFlow设备（/ job：localhost /副本：0 /任务：0 /设备：GPU：0与 10796 MB内存）->物理GPU（设备：0，名称：TITAN Xp，pci总线 id：0000：42：00.0，计算能力：6.1）2019-05-14 08：03：57.812557： 我tensorflow / stream_executor /平台/默认/ dso_loader.cc:42] 成功打开动态库libcublas.so.10.0 2019-05-14 08：03：58.069834：我 tensorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc：42] 成功打开动态库libcudnn.so.7 2019-05-14 08：03：58.730756：E tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_dnn.cc：328] 加载的运行时CuDNN库：7.3.1，但源代码编译为： 7.4.2。如果是CuDNN 7.0或更高版本，则CuDNN库的主要版本和次要版本必须匹配或具有更高的次要版本。如果使用 二进制安装，升级您的CuDNN库。如果从源头建造， 确保在运行时加载的库与该版本兼容 在编译配置期间指定。 2019-05-14 08：03：58.732680：E tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_dnn.cc：328]加载的运行时CuDNN 库：7.3.1，但源代码编译为：7.4.2。 CuDNN库 主要版本和次要版本需要匹配或具有更高的次要版本 如果是CuDNN 7.0或更高版本。如果使用二进制安装，请升级 您的CuDNN库。如果从源构建，请确保库 在运行时加载的版本与在运行期间指定的版本兼容 编译配置。 2019-05-14 08：03：58.733465：F tensorflow / core / kernels / conv_grad_input_ops.cc：955]检查失败： stream-> parent（）-> GetConvolveBackwardDataAlgorithms（ conv_parameters.ShouldIncludeWinogradNonfusedAlgo（stream-> parent（））， ＆algorithms）
这是内核死亡时的主要信息
问题：jupyter笔记本重新启动，内核死亡。以上消息。 需要修复它。