【发布时间】：2020-12-09 22:04:40
【问题描述】：
系统信息
- 操作系统：Windows 10，
- cudnn：8.0，
- CUDA 工具包：11.1 安装在 10.2 之上，
- GPU：Nvidia RTX 3070，
- CPU：英特尔 I7 10700f，
- Tensorflow：
tf.__version__==2.4.0rc-0（也曾在 2020 年 12 月 7 日尝试使用tf-nightly-gpu） - CUDA、cudnn 从源代码手动编译
测试代码
以下代码成功编译模型，但在调用model.fit(...) 时崩溃。
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))
model.compile(optimizer='Adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True))
history = model.fit(train_images, train_labels, batch_size=10, epochs=100)
通过移除 convolutional 和 maxpooling 层并在输入后将张量展平，模型能够很好地训练（显然这个模型的输出是无用的，但它是仍然可以训练）。
程序崩溃时的错误代码是>Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)
此外，tensorflow 能够在调用tf.config.list_physical_devices('GPU') 时打开库、查找 GPU 并将 GPU 记录为可用
更新 我在 tensorflow github 页面上打开了一个问题，你可以找到 here
【问题讨论】：
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这可能是一个错误，您知道 rc 表示候选发布版本，并且夜间构建不稳定吗？与其在这里提问，不如向 TensorFlow（在 github 中）报告一个错误，以便在最终 2.5 版本发布之前修复它。你也试过2.4版吗？ （非 rc 之一）
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rc=发布候选；是的，每晚=不稳定；是的。问题是最新的稳定版本（2.3.1）不支持安培架构（存在于 3000 系列 GPU 上），我将在 github 上报告这个问题，我只是想我也会在这里问，因为我'见过有人在 3000 系列 GPU 上成功运行 CNN，但大多数人使用的是 linux 发行版
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不幸的是，Linux 是大多数深度学习框架中的一等公民，而 Windows 则被视为二等公民，也许这是 Windows 特定的错误，我也会尝试最新版本（甚至是 rc）。
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感谢@Dr.Snoopy，我会试一试，看看是否会弹出任何新信息！
标签： python tensorflow keras gpu