fitあたりでエラーになる

前提・実現したいこと

Pythonの勉強をし始めました。
AI Academyのこちらの記事を参考に、ローカルで環境を整え実行したのですが、学習させるところでエラーになってしまいます。

発生している問題・エラーメッセージ

Epoch 1/40
---------------------------------------------------------------------------
UnknownError                              Traceback (most recent call last)
 in 
     75     model = train(X_train, y_train, X_test, y_test)
     76 
---> 77 main()

 in main()
     73 
     74     # モデルの学習
---> 75     model = train(X_train, y_train, X_test, y_test)
     76 
     77 main()

 in train(X, y, X_test, y_test)
     58     # https://keras.io/ja/models/sequential/
     59     model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=opt,metrics=['accuracy'])
---> 60     model.fit(X, y, batch_size=28, epochs=40)
     61     # HDF5ファイルにKerasのモデルを保存
     62     model.save('./cnn.h5')

~.conda\envs\gpu\lib\site-packages\keras\engine\training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, **kwargs)
   1037                                         initial_epoch=initial_epoch,
   1038                                         steps_per_epoch=steps_per_epoch,
-> 1039                                         validation_steps=validation_steps)
   1040 
   1041     def evaluate(self, x=None, y=None,

~.conda\envs\gpu\lib\site-packages\keras\engine\training_arrays.py in fit_loop(model, f, ins, out_labels, batch_size, epochs, verbose, callbacks, val_f, val_ins, shuffle, callback_metrics, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps)
    197                     ins_batch[i] = ins_batch[i].toarray()
    198 
--> 199                 outs = f(ins_batch)
    200                 outs = to_list(outs)
    201                 for l, o in zip(out_labels, outs):

~.conda\envs\gpu\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py in __call__(self, inputs)
   2713                 return self._legacy_call(inputs)
   2714 
-> 2715             return self._call(inputs)
   2716         else:
   2717             if py_any(is_tensor(x) for x in inputs):

~.conda\envs\gpu\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py in _call(self, inputs)
   2673             fetched = self._callable_fn(*array_vals, run_metadata=self.run_metadata)
   2674         else:
-> 2675             fetched = self._callable_fn(*array_vals)
   2676         return fetched[:len(self.outputs)]
   2677 

~.conda\envs\gpu\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in __call__(self, *args, **kwargs)
   1470         ret = tf_session.TF_SessionRunCallable(self._session._session,
   1471                                                self._handle, args,
-> 1472                                                run_metadata_ptr)
   1473         if run_metadata:
   1474           proto_data = tf_session.TF_GetBuffer(run_metadata_ptr)

UnknownError: 2 root error(s) found.
  (0) Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above.
	 [[{{node conv2d_17/convolution}}]]
	 [[metrics_4/acc/Mean/_499]]
  (1) Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above.
	 [[{{node conv2d_17/convolution}}]]
0 successful operations.
0 derived errors ignored.

該当のソースコード

記事のまんまです。

python
1def train(X, y, X_test, y_test):
2    model = Sequential()
3
4    """
5    省略
6    """
7
8
9    # https://keras.io/ja/optimizers/
10    # 今回は、最適化アルゴリズムにRMSpropを利用
11    opt = keras.optimizers.rmsprop(lr=0.00005, decay=1e-6)
12    # https://keras.io/ja/models/sequential/
13    model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=opt,metrics=['accuracy'])
14    model.fit(X, y, batch_size=28, epochs=40)
15    # HDF5ファイルにKerasのモデルを保存
16    model.save('./cnn.h5')
17
18    return model

試したこと

記事では、Google Colabを用いて実行されていたので、とりあえず、Google Colabで実行してみた結果、できました。
ローカルでは、何度コピペしても、上記のようなエラーになってしまいます。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

データの整形と学習データの作成のところまでは、うまくいきました。
また、GPUの設定も終了しており、実行もできました。
不足しているパッケージ等もありませんでした。
よろしくお願いいたします。

meg_

2019/12/15 12:36

エラーメッセージに「so try looking to see if a warning log message was printed above.」とありますが、Warningは何も出てませんか？

Nero1129

2019/12/15 13:16

これ以外に何も出ていません。 Jupyterで行っていますので、各セクションごとに分けて記述をしておりますため、該当部分以外のエラーは出ませんでした。

meg_

2019/12/15 14:18

「This is probably because cuDNN failed to initialize」とのことですが、cudnnのバージョン等も確認済との認識で良いでしょうか？

Nero1129

2019/12/15 14:46

cuDNNに関しては、NvidiaのcuDNNのところできちんと、バージョンを確認してインストールを行いました。下記が参考にさせていただいたサイトです。 [50歳じじい初心者がGPU搭載windows10のマシンにtnesorflowのGPU版を環境設定するときに苦労したこと](https://qiita.com/umesaku/items/b9290520479c8167363d) 現時点で、インストールされているのは - CUDA 10.2 - cuDNN v7.6.5 です。参考にさせていただいたサイトでVScode 2015でないとできないとのことでしたので、単一でファイルを作成してコマンドプロント上で実行した結果も同様でした。よろしくお願いいたします。

meg_

2019/12/15 15:05

Keras、TensorFlow、Python、cuDNN、CUDAのバージョンを質問に追記されると回答がつきやすくなるかと思います。 ※上記リンクは「404Not Found」で見られませんでした。

Nero1129

2019/12/15 15:13

ありがとうございます。 https://www.tensorflow.org/install/source 試験的に、上記のサイトで推奨しているバージョンまで下げて行ってみたいと思います。本当ですね。こちらからアクセスすると404ですね。申し訳ありません。