【问题标题】：Keras + tensorflow + P100 : cudaErrorNotSupported = 71 errorKeras + tensorflow + P100：cudaErrorNotSupported = 71 错误
【发布时间】：2017-09-14 06:08:02
【问题描述】：
抱歉，如果已经在其他地方报告了此问题，我已经寻找了很长时间，但没有成功。
在使用 P100 GPGPU 使用 keras+tensorflow 运行简单的 mnist 示例（可在 github /fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py 上获得）时，我们在 keras/tensorflow/cuda 的交叉点遇到了一个问题：
使用 TensorFlow 后端。
我tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135]在本地成功打开了CUDA库libcublas.so.8.0
我tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135]本地成功打开CUDA库libcudnn.so.5
我tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135]本地成功打开CUDA库libcufft.so.8.0
我tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135]本地成功打开CUDA库libcuda.so.1
我tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135]本地成功打开CUDA库libcurand.so.8.0
我 tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:885] 找到具有属性的设备 0：
名称：特斯拉P100-PCIE-16GB
主要：6 次要：0 memoryClockRate (GHz) 1.3285
pciBusID 0000:02:00.0
总内存：15.89GiB
可用内存：15.51GiB
我 tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:906] DMA: 0
我 tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:916] 0: Y
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:975] 创建 TensorFlow 设备 (/gpu:0) -> （设备：0，名称：Tesla P100-PCIE-16GB，pci 总线 ID：0000:02:00.0）
F tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:121] 检查失败：err == cudaSuccess (71 vs. 0)
srun：错误：nid02011：任务 0：中止
srun：终止作业步骤 1262138.0
我们使用的是 keras 2.0.2，tensorflow 1.0.0。 CUDA 8.0.53。
我们似乎在 python2.7.12 和 python3.5.2（keras 1.2 和 2.0 ...）中都遇到了这个问题
Bare tensorflow runtest 运行良好，这让我们认为这真的是在 keras/tensorflow/cuda 的交汇处。
相同的测试在不同的机器上运行良好，使用相同版本的软件但使用 TitanX GPGPU。
似乎可以追溯到tensorflow line 121
CUDA error types
cudaErrorNotSupported = 71
此错误表示当前系统或设备不支持尝试的操作。
我不知道下一步该去哪里解决这个问题。我将非常感谢有关此问题的任何反馈和指导。
【问题讨论】：
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非常感谢@talonmies，当我在去 stackorverflow 之前开始寻找答案时，事实证明这是非常相关的和过时的。
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