2017-06-16
将：
sess.run(tf.global_variables_initializer())
拆分为两句话：
init=tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
问题莫名不见了！！！
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1 安装cuda 8.0 ，自动安装显卡驱动
2 安装anacodna
3 安装 tensorflow1.2 pip install tesorflow-gpu --upgrade
中间出现 “”无法拷贝”，重启或注销 之后即可
4 下载 cuDNN 50/5.1/6.0，解压后 拷贝到
问题：
1 6.0 无法 在 python里 import tensorflow
2 5.0/5.1可以，也可以执行 简单语句
import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘hello’)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
但运行tesorflow 的sample ：mnist_deep.py要报异常，异常信息显示是 显卡驱动nvptxJitCompiler.dll抛出异常。
具体是： sess.run(tf.global_variables_initializer())，当然，如果没有定义variables也没有问题
可以简单以下几句话验证：
import tensorflow as tf
b=tf.Variable(tf.truncated_normal([10,20],))
sess=tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
有人说是： cuda安装时自动更新的显卡驱动太新，与cuda不匹配所致。可到 http://www.geforce.com/drivers 重新下载（这里可以根据你的显卡型号，OS版本，查出驱动的各个版本） 比cuda版本发布时间（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 可以查看cuda各版本发布时间）略早的驱动，重新安装显卡驱动
出现问题后，笔者各种怀疑，各种折腾排除：
1 没有安装visual studio。不作cuda开发，可以不装vs
2 有人说 tensorflow-gdp 不支持 python 3.6 ，也不对，tensorflow明确有支持 3.6的版本 tensorflow_gpu-1.2.0rc2-cp36-cp36m-win_amd64.whl
问题还是没有解决。
通过vs2012跟踪nvptxJitCompiler.dll的输出信息，“0x000007FEB91D3E41 (nvptxJitCompiler.dll) (pythonw.exe 中)处有未经处理的异常: 0xC000001D: Illegal Instruction。”
怀疑tensorflow版本太新，尝试1.1.0 （https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl）还是不行。
再试0.12.0，pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl，依然不行
