这个问题目前可能是由两个方面造成的：
GPU显存不够；CUDNN版本过低先检查第一个方面：
系统环境：Ubuntu18.04 1.监视GPU显存的占用率
watch -n 0.1 nvidia-smi然后允许程序监控GPU显存占有率，如果迅速上升，接近上限后程序出错，那么肯定是显存不够。
2.在tensorflow程序中动态分配显存
from tensorflow import GPUOptions from tensorflow import ConfigProto config = tf.ConfigProto() # 对session进行参数配置 config.allow_soft_placement = True # 如果你指定的设备不存在，允许TF自动分配设备 config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.7 # 分配百分之七十的显存给程序使用，避免内存溢出，可以自己调整 config.gpu_options.allow_growth = True # 按需分配显存，这个比较重要 session = tf.Session(config=config)参考博客：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/102938368
解决完显存溢出问题后，又再次允许这个程序，显存没有溢出，程序依旧报错，这可能是cudnn版本过低的问题。 重新下载高版本的cudnn即可。 可参考博客：https://blog.csdn.net/sazass/article/details/86755077
