消歧义

文中的算力一词指代 (Compute) Capability

一、问题描述

以下是配置：

配置	版本
显卡	Nvidia Geforce GTX 960M
系统	Windows 10 20H2
CUDA	V10.1.105
cuDNN	V7.6.5
tensorflow-gpu	V2.3.1
Python	V3.6.8 64Bit

比对N卡官网配置，960M（算力5.0）可以支持CUDA V10.1和cuDNN V7.6（官网错误标注为V7.4，实际可以支持V7.6），然而在实际运行代码中抛出错误...no kernel image is available for execution on the device

然而在970M（算力5.2）则可以正常运行，两张卡只相差0.2算力

二、解决方法

简而言之，问题出在虽然CUDA和cuDNN版本正确，但tensorflow V2.3不支持算力5.2以下的显卡。算力5.2是一个界线，而960M的算力为5.0，因此不能使用V2.3

详细原因见参考文章

解决方法亲测有以下几种：

• 降低版本pip tensorflow-gpu==2.2
• 使用快照版tensorflow，名称为pip tf-nightly-gpu==2.3.0.dev20200530
  若快照版会在Adding visible gpu devices:0卡顿，等一会就好
• 换电脑

参考文章

• 关于tensorflow V2.3不支持960M显卡及算力5.2以下显卡的测试及原因

GitHub:no kernel image is available for execution on the device #42467

• 关于问题的解决方案之一

GitHub:CUDA runtime implicit initialization on GPU:0 failed. Status: device kernel image is invalid? #41990

• 关于运行至Adding visible gpu devices:0卡顿

CSDN:tensorflow-gpu运行测试代码，卡在 I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1512] Adding visible gpu

• 关于tensorflow不同python版本的解释

CSDN:TensorFlow提供Python语言的四个不同版本tensorflow，tensorflow-gpu，tf-nightly、tf-nightly-gpu

• 关于tensorflow V2.3的更新内容

Tensorflow Blog:What’s new in TensorFlow 2.3?