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笔记本用gpu运行tensorflow-gpu，keras写的老程序，结果与原来不一样，一脸懵逼。

先说结论我笔记一是rtx3050ti, 重点RTX30系列最低要求CUDA版本为11.1，否则最后跑程序会报错。再说现象，突发奇想想在笔记本上运行一个以前在1080ti+tensorflow-gpu1.5.2,keras2.2.4上面写的一个图像分类模型，先用cpu模式 运行一下一切正常。如下图，笔记本用gpu运行tensorflow-gpu，keras写的老程序，结果与原来不一样，一脸懵逼。_第1张图片换成了gpu，配好了cuda10.0,tensorflow-gpu1.5.2,keras2.2.4，再运行，明明是武器却识别成正常了。笔记本用gpu运行tensorflow-gpu，keras写的老程序，结果与原来不一样，一脸懵逼。_第2张图片

 一样的代码换成了gpu就懵逼了，难道换了gpu认知就发生了变化  ？后来搜索发现

RTX30系列最低要求CUDA版本为11.1

RTX3060深度学习tensorflow环境配置之踩坑记录 - 知乎 (zhihu.com)

所以以前的代码要升级了，要把cuda升级到11.1 ,对应的tensorflow-gpu2.X ，keras都要升级，或者只用cpu运行 

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