每当我尝试在多个控制台中使用tf.keras运行代码时，都会出现错误：
回溯（最近通话最近一次）：
文件“”的第31行，在 model.fit（X_train，Y_train，validation_data =（X_v，Y_v），epochs = 100）
文件 “ C：\ Users \ User \ Anaconda3 \ envs \ tensorflow_gpuenv \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ engine \ training.py”，第880行，适合 validate_steps = validation_steps）
文件 “ C：\ Users \ User \ Anaconda3 \ envs \ tensorflow_gpuenv \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ engine \ training_arrays.py”， 第329行，在model_iteration中 batch_outs = f（ins_batch）
文件 “ C：\ Users \ User \ Anaconda3 \ envs \ tensorflow_gpuenv \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ backend.py”， 第3076行，在致电中 run_metadata = self.run_metadata）
文件 “ C：\ Users \ User \ Anaconda3 \ envs \ tensorflow_gpuenv \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py”， 第1439行，在致电中 run_metadata_ptr）
文件 “ C：\ Users \ User \ Anaconda3 \ envs \ tensorflow_gpuenv \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ errors_impl.py”，第528行，位于退出 c_api.TF_GetCode（self.status.status））
UnknownError：无法获取卷积算法。这可能是 由于cuDNN无法初始化，因此请尝试查看是否有警告 日志消息已打印在上方。 [[{{node conv2d_9 / Conv2D}}]]
[[{{节点 ConstantFoldingCtrl / loss_3 / activation_3_loss / broadcast_weights / assert_broadcastable / AssertGuard / Switch_0}}]]
当我仅在一个控制台中运行代码时，它就起作用了，并且我得到了通常的输出：
Train on 3384 samples, validate on 504 samples
Epoch 1/100
3384/3384 [==============================] - 53s 16ms/sample - loss: 2.1026 - acc: 0.1776 - val_loss: 2.0435 - val_acc: 0.2321