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

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。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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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