启动内核时发生错误答案

【问题标题】：An error ocurred while starting the kernel启动内核时发生错误
【发布时间】：2018-08-18 15:53:53
【问题描述】：

我已经安装了所有必要的软件（opencv、tensorflow-gpu、matplotlib、scikit-learn、pandas、keras 2）来运行我的代码并验证了它们。我正在使用 Spyder 作为 IDE，并打算使用 Tensorflow 后端在 Keras 中训练 CNN。我可以运行我的代码 sn-ps 直到我达到训练阶段：

hist = model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, nb_epoch=num_epoch, verbose=1, validation_data=(X_test, y_test))

当我运行这条线时，训练有点开始，而不是显示时期和其他属性（val_acc、training_acc 等），内核突然死掉，然后重新连接到内核并再次死掉，等等. 最后我得到这个错误：

2018???????? 16:25:49.961500: I C:\tf_jenkins\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:140] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
2018???????? 16:25:50.664501: I C:\tf_jenkins\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1212] Found device 0 with properties: 
name: GeForce GT 740 major: 3 minor: 0 memoryClockRate(GHz): 1.0715
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 1.00GiB freeMemory: 756.79MiB
2018???????? 16:25:50.664501: I C:\tf_jenkins\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1312] Adding visible gpu devices: 0
2018???????? 16:25:51.148102: I C:\tf_jenkins\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:993] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0 with 501 MB memory) ‑> physical GPU (device: 0, name: GeForce GT 740, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 3.0)
2018???????? 16:27:22.549779: I C:\tf_jenkins\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1312] Adding visible gpu devices: 0
2018???????? 16:27:22.549779: I C:\tf_jenkins\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:993] Creating TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 224 MB memory) ‑> physical GPU (device: 0, name: GeForce GT 740, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 3.0)
2018???????? 16:27:43.118021: E C:\tf_jenkins\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:378] Loaded runtime CuDNN library: 7101 (compatibility version 7100) but source was compiled with 7003 (compatibility version 7000). If using a binary install, upgrade your CuDNN library to match. If building from sources, make sure the library loaded at runtime matches a compatible version specified during compile configuration.
2018???????? 16:27:43.164821: F C:\tf_jenkins\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\kernels\conv_ops.cc:717] Check failed: stream‑>parent()‑>GetConvolveAlgorithms( conv_parameters.ShouldIncludeWinogradNonfusedAlgo(), &algorithms)

我虽然是 Spyder 问题并在github 上发布，但收到的回复不是 Spyder 相关而是兼容性问题

我在网上搜索希望能找到解决方案，但似乎没有完全相同的问题。（至少我遇到过）

如果有人遇到同样的问题，请帮助我。我该怎么办？

【问题讨论】：

标签： tensorflow kernel compatibility

【解决方案1】：

我在使用 Jupyter 笔记本时遇到了同样的问题，我的解决方法是更改浏览器我正在运行代码。
如果使用其他 IDE（例如 Jupyter notebook、pycharm）不起作用，我建议从终端/命令提示符运行脚本。

【讨论】：