Python 遭遇；无法创建cudnn句柄：cudnn“U状态”未“U初始化”；在以前的工作系统上

大约一周前一切都很好。 即使我在服务器上运行，我真的不认为有什么变化。 不知道是什么原因造成的。 Tensorflow的版本为

2.1.0-dev20191015

无论如何，以下是GPU状态：

NVIDIA-SMI 430.50
驱动程序版本：430.50
CUDA版本：10.1

1/5纪元
2019-11-29 22:08:00.334979:I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44]成功打开动态库libcublas.so.10.0
2019-11-29 22:08:00.644569:I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44]成功打开动态库libcudnn.so.7
2019-11-29 22:08:00.647191:E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:329]无法创建cudnn句柄：cudnn_状态未初始化
2019-11-29 22:08:00.647309:E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:337]可能驱动程序版本不足：430.50.0
2019-11-29 22:08:00.647347:W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1655]op_REQUIRES在cudnn_rnn_ops失败。cc:1510:未知：找不到dnn实现。
2019-11-29 22:08:00.647393:W tensorflow/core/common_runtime/base_collective_executor.cc:217]BaseCollectiveExecutor:：StartPort未知：找不到dnn实现。

最后，我得到：

UnknownError:[\u派生的\]找不到dnn实现。
[{{node CudnnRNN}}]]
[[sequential/bidirectional/forward\lstm/StatefulPartitionedCall]][Op:\u推理\u分布式函数\u 18158]
函数调用堆栈：
分布式功能->分布式功能->分布式功能

代码可以追溯到这里：

174历史=模型.fit（训练输入，训练输出，历代=历代，
175批次大小=批次大小，
-->176验证（拆分=0.1）

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谢谢。

确实进行了系统范围的升级。

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将cuda更新为cuda 10.2，将nvidia驱动程序更新为440，并使用libcudnn7 7.6.5修复了此问题。

可能与tensorflow版本有关，请参阅此相关问题：我将cuda版本升级为10.2。但这对我不起作用。我得到的错误是“无法创建cudnn句柄：cudnn\u状态\u未初始化”。