神经网络运行报错failed to find dnn implementation，如何解决？(语言-python)

Question

请问有人知道为什么跑神经网络出现failed to find dnn implementation 网上方法试了怎么都解决不了，电脑配置win11，rtx3050，cuda10.0，cudnn7.4，python3.6.10，tensorflow1.15.0

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据您提供的信息和代码片段，出现 "failed to find dnn implementation" 错误通常与 TensorFlow 中的 CUDA 和 cuDNN 的配置有关。这个问题可能由以下几个原因引起：

1. CUDA 和 cuDNN 版本不兼容：确保您的 CUDA 和 cuDNN 版本与您的 TensorFlow 版本兼容。您使用的是 CUDA 10.0 和 cuDNN 7.4，需要确认这些版本与 TensorFlow 1.15.0 兼容。
2. TensorFlow 二进制文件未正确编译：有时候，如果 TensorFlow 二进制文件没有针对您的 GPU 架构正确编译，也可能会出现此错误。
3. 环境变量配置问题：确保相关的环境变量（如 CUDA_HOME, CUDA_PATH, LD_LIBRARY_PATH 等）已正确设置，并且指向了正确的 CUDA 安装目录。

针对这些问题，您可以尝试以下解决方案：

解决方案：

1. 确认版本兼容性：查阅 TensorFlow 官方文档，确认 CUDA 10.0 和 cuDNN 7.4 是否与 TensorFlow 1.15.0 兼容。如果不兼容，请尝试升级或降级 CUDA 和 cuDNN 的版本。
2. 重新安装 TensorFlow：尝试重新安装 TensorFlow，确保是从支持 CUDA 的二进制文件安装的。
3. 设置环境变量：确保 CUDA_PATH 和 PATH 环境变量包含正确的 CUDA bin 和 lib 目录。对于 cuDNN，确保它位于正确的路径下，并且 TensorFlow 能够访问到它。
4. 检查 GPU 驱动：确保您的 GPU 驱动是最新的，并且与您的 CUDA 版本兼容。
5. 查看详细的错误日志：查看完整的错误日志，看是否有更多关于失败原因的详细信息。这可能会帮助您更准确地定位问题。

由于您提供的代码片段没有直接显示错误原因，建议您根据上述建议检查您的环境配置。如果问题仍然存在，您可以提供更多关于代码和环境配置的详细信息，以便进一步分析。