升級TensorFlow2.3踩坑記錄（Python）
- 前言
- 一、CUDA版本問題
- 二、GPU支持問題
- 總結
前言
原本是使用的TensorFlow2.0，處理時間序列資料時發現一個很好用的函式：tf.keras.preprocessing.timeseries_dataset_from_array，不料報錯沒有此函式，才知道這個函式要TensorFlow2.3及以上才有，于是打算升級至TensorFlow2.3，程序中踩了幾個坑，記錄一下，
一、CUDA版本問題
原本使用的是CUDA10.0，看官網資訊這樣顯示：TensorFlow 支持 CUDA? 10.1（TensorFlow 2.1.0 及更高版本），想著一般CUDA是向下兼容的，于是直接把CUDA升級到了11.0，以免后面還要再升級CUDA，可是當我所有環境配置好之后顯示這樣的錯誤：
Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll’; dlerror: cudart64_101.dll not found
百思不得其解，查找資料發現CUDA版本只能是10.1，高一點都不行，遂重裝，
這里分享一個小技巧，我們在下載CUDA時候網速會特別慢 ，我們只需要將下載鏈接復制到迅雷用迅雷下載就很快了，
二、GPU支持問題
CUDA版本問題解決了，開開心心運行TensorFlow，本以為可以順利運行，但是又報了一個如下錯誤：
InternalError: CUDA runtime implicit initialization on GPU:0 failed. Status: device kernel image is invalid
找了半天才發現這個錯誤官網已經提示過：
The error message “Status: device kernel image is invalid” indicates that the TensorFlow package does not contain PTX for your architecture. You can enable compute capabilities by building TensorFlow from source.
白話就是TensorFlow2.3已經不支持老版本的GPU，需要通過從原代碼構建TensorFlow來安裝，直接爆炸，我用的是筆記本，GPU是GTX 960m，是舊了點，但是這也太無語了，如何通過原代碼構建TensorFlow的教程鏈接在這里，我的選擇是放棄，轉回安裝TensorFlow2.2，至于那個好用的函式，只能用tf.keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator代替了，
總結
Pytorch yes
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