使用tensorflow-gpu无法训练模型？

我使用conda下载了tensorflow-gpu==2.4.1，在照着tensorflow官网训练MINST数据集的时候发现训练结果非常差，验证集准确度只有0.09左右。中间还会出现很多行warning，这是怎么回事呢？用cpu训练，和用docker镜像的tensorflow-gpu训练都是没有问题的。

我的设备信息：

Ubuntu 20.04.2 LTS (GNU/Linux 5.8.0-59-generic x86_64)
anaconda3、python3.9.6

安装tensorflow-gpu==2.4.1的命令：

conda install -c anaconda tensorflow-gpu 

$ conda list结果

MINIST数据集训练参考代码：

https://keras.io/examples/vision/mnist_convnet/ https://keras.io/examples/vision/mnist_convnet/
训练过程warning和结果：在warning前一步Successfully opened dynamic library libcudart.so.10.1后会卡顿很久

看你的运行结果是你的cuda版本过于低，gpu的性能没有完全利用，观察你的loss几乎没有变化，loss要下降趋势才是正常运行结果，调整一下超参数试试

cuda,cudnn和tf版本不匹配，更新cuda吧