CUDA版本的导致的tensorflow运行异常
CUDA11.1+cudnn8.0.5导致的tensorflow运行-1073741571 (0xC00000FD)错误
最近想用一下unet++框架，电脑是RTX6000显卡，查看官网之后下载了CUDA11.1+CUDNN8.0.5版本，然后下载了tensorflow-gpu2.4.0,keras为2.6.0版本，然后我已经写好了测试代码，运行始终报错-1073741571 (0xC00000FD)
我一直以为是我写的代码有问题，我就在GitHub上找了一份unet模型代码，结果还是出现这个错误，但GitHub上有人说了代码没有问题，百思不得其解，我查了这个错误是栈溢出，需要将局部变量声明为全局变量，但是我跟踪了错误发现这句话是在tensorflow里面model.fit(）函数里面抛出来的，这让我怎么改，我总不能修改人家的源代码吧
后来我就在另一台电脑上配置了环境，由于没有安装cuda，安装的时cpu版本的tensorflow2.4.1，很奇怪就能正常运行了，我就很蒙蔽，难道时tensorflow版本不对吗，然后我在conda里面新配置了一个python环境，安装的包完全和另一台电脑一模一样，居然还不行，还是这个错误，我很疑惑为什么会这样，然后我去搜了很多网站，然后找到了这篇文章
https://stackoverflow.com/questions/67565119/process-finished-with-exit-code-1073741571-0xc00000fdwhen-training-cnn-in-k
这篇文章的问题和我的基本一致，而且也是装的cuda11.1，然后我在想是不是cuda的问题，毕竟两台电脑只有是否安装cuda这一个差别，但安装cuda和cudnn很麻烦，我就想在代码里面禁用掉cuda试一下，然后我在代码里面添加了禁用代码
神奇的事情发生了，程序可以正常跑了
因此，可以断定一定时cuda的问题，但是不是版本的问题我还不太确定，我准备明天卸载cuda11.1安装cuda11.0试一下能否成功。
这件事情折磨了我四五天了，马上面临大论文开题，被这个问题困扰的很难受。
2021.10.1