Python 2.7 无法运行tensorflow示例。库布拉斯误差

大约一个月前，我已经把这一切都做好了，现在我正试图重新运行一切。我升级了所有移动部件，现在正试图运行这里的tensorflow示例：

设置：

• Ubuntu 16.04
• CUDA版本：8.0版，V8.0.61版（能够运行deviceQuery等）
• CUDNN_专业5（这与5.1或6无关）
• Tensorflow后端版本：1.4.0（无法运行示例）
• keras版本：2.1.1

这是我得到的错误：

2017-11-20 15:18:00.209182:I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1120]创建 TensorFlow设备（/设备：GPU:0）->（设备：0，名称：GeForce GTX 1070，pci总线id:0000:01:00.0，计算能力：6.1）2017-11-20 15:18:07.457924:E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:366] 未能创建cublas句柄：cublas\u状态\u未初始化 2017-11-20 15:18:07.474515:E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:366]无法创建 库布拉斯手柄：库布拉斯状态未初始化2017-11-20 15:18:07.558178:E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:366] 未能创建cublas句柄：cublas\u状态\u未初始化 2017-11-20 15:18:07.575864:E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:366]无法创建 库布拉斯手柄：库布拉斯状态未初始化2017-11-20 15:18:07.593372:E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:366] 未能创建cublas句柄：cublas\u状态\u未初始化 2017-11-20 15:18:07.610621:E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:366]无法创建 库布拉斯手柄：库布拉斯状态未初始化2017-11-20 15:18:08.431784:E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:385] 无法创建cudnn句柄：cudnn状态内部错误2017-11-20 15:18:08.431816:E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:352] 无法销毁cudnn句柄：cudnn状态错误参数2017-11-20 15:18:08.431838:F tensorflow/core/kernels/conv_ops.cc:667]检查 失败：stream->parent（）->GetConvolveAlgorithms( conv_参数。应包括winogradnonfusedalgo（），&算法） 中止（堆芯转储）

任何建议都将不胜感激

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编辑：这个问题：是类似的-但答案不适合我

这不是一个很好的解决方案，但它是唯一有效的解决方案：

cudnn6与TF的配合不好。因此，如果你有任何地方的图书馆崩溃。基本上，它是版本控制，而不是内存或路径。必须确保CUDNN v6在哪里都找不到，TF是1.2版而不是1.4版

最终设置：Ubuntu 16.04。CUDA 8，CUDNN 5.1，TF 1.2

安装tf版本可以通过以下方式完成：

$ sudo apt install tensorflow-gpu==1.2 

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这帮助我度过了黑暗时期：并列出了一系列测试，以检查我的精神是否正常

请帮我理解为什么投票要结束？让我知道我能做些什么来改进这个问题，而不仅仅是结束它。请问，哪种型号的车出故障了？请提供更多信息，以便其他人可以重现问题、隔离问题或减少问题。我遇到了类似的错误：E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:366]无法创建cublas句柄：cublas_STATUS_NOT_initialized我遇到了一个问题：。目前，它只是从models/tutorials/image/imagenet/classify_image.py运行任何模型。我尝试了：“python classify_image.py”它按预期工作，没有错误。这可能与某些环境变化有关。安装完Tensorflow后，有一些简单的测试程序来验证安装。你试过了吗？谢谢分享你的案例。只是一个小小的更正。其sudo pip安装tensorflow gpu==1.2