前情提要

在使用tensorflow运行ImageNet时报错
Cannot assign a device for operation ‘InceptionV3/AuxLogits/Conv2d_2b_1x1/weights/RMSProp_1’: Could not satisfy explicit device specification ‘/device:GPU:0’ because no supported kernel for GPU devices is available.

有时报错CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED，原因不明，但已经确认CUDA版本和CUDNN版本正确并且正确配置。

我的配置

1. Windows 10 家庭中文版（64位）
2. I7 8750H@2.2GHz
3. 16G DDR4
4. GTX1050ti（4G）
5. python3.5+tensorflow_gpu-1.4.0
6. CUDA8.0+CUDNN6.0

解决方法

#修改代码

    ###########################
    # Kicks off the training. #
    ###########################
    config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)#修改这里
    slim.learning.train(
        train_tensor,
        logdir=FLAGS.train_dir,
        master=FLAGS.master,
        is_chief=(FLAGS.task == 0),
        init_fn=_get_init_fn(),
        summary_op=summary_op,
        number_of_steps=FLAGS.max_number_of_steps,
        log_every_n_steps=FLAGS.log_every_n_steps,
        save_summaries_secs=FLAGS.save_summaries_secs,
        save_interval_secs=FLAGS.save_interval_secs,
        sync_optimizer=optimizer if FLAGS.sync_replicas else None,
        session_config=config)

修改后错误消除，可以正常运行。
共同学习，一起进步！