Internal: no kernel image is available for execution on the device Fatal Python error: Aborted

TensorFlow 2.3训练失败：CUDA 5.0显卡兼容问题及解决方案
最新推荐文章于 2025-04-01 13:14:13 发布
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#python #tensorflow #深度学习

本文介绍了在使用tensorflow 2.3.1训练模型时遇到的CUDA 5.0不支持错误，提出在显卡算力为5.0的情况下应降级到2.2版本TensorFlow，并提供了相应的解决办法和建议。
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使用tensorflow2.3.1训练模型时，遇到了下面的错误：

StreamExecutor device (0): NVIDIA GeForce MX130, Compute Capability 5.0
2022-02-13 21:03:08.071293: F .\tensorflow/core/kernels/random_op_gpu.h:232] Non-OK-status: GpuLaunchKernel(FillPhiloxRandomKernelLaunch,
num_blocks, block_size, 0, d.stream(), gen, data, size, dist) status: Internal: no kernel image is available for execution on the device
Fatal Python error: Aborted

在这里插入图片描述
在CUDA和cuDNN版本正确的前提下出现此错误，是因为tensorflow2.3版本不支持算力5.2以下的英伟达显卡。
因为显卡算力是5.0，所以只能使用tensorflow2.2以下版本
在这里插入图片描述

所以只要新创建并安装2.2版本的tensorflow进行训练，就可以解决此问题（或者换电脑）

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