升级到tensorflow后的CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR -GPU1.9

是一个常见的错误，通常与CUDA和cuDNN库版本不兼容有关。CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR表示cuDNN库在执行操作时遇到了内部错误。

解决这个问题的步骤如下：

1. 确认CUDA和cuDNN版本兼容性：首先，确保你安装的tensorflow版本与你的CUDA和cuDNN版本兼容。可以在tensorflow官方文档中找到兼容版本的列表。如果版本不兼容，建议升级或降级CUDA和cuDNN。
2. 检查CUDA和cuDNN的安装：确认CUDA和cuDNN正确安装并配置。确保CUDA的路径已正确添加到系统环境变量中，并且cuDNN的库文件已正确放置在CUDA的安装目录下。
3. 清除缓存和重新编译：有时候，旧的编译缓存可能导致错误。尝试清除tensorflow的编译缓存并重新编译。可以通过删除tensorflow安装目录下的build文件夹来清除缓存。
4. 检查GPU驱动：确保你的GPU驱动程序是最新的版本。可以从GPU制造商的官方网站上下载并安装最新的驱动程序。
5. 检查硬件兼容性：确保你的GPU与所使用的tensorflow版本兼容。有些旧的GPU可能不支持最新版本的tensorflow。
6. 检查其他依赖项：确保所有其他依赖项（如操作系统、Python版本等）与tensorflow兼容，并且已正确安装和配置。

如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试在tensorflow的官方论坛或社区中寻求帮助。他们可能会提供更具体的解决方案或建议。

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