1. Check failed: s.ok() could not find cudnnCreate in cudnn DSO; 

　　tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:221] Check failed: s.ok() could not find cudnnCreate in cudnn DSO; dlerror: /home/wangxiao/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so: undefined symbol: cudnnCreate

　　Aborted
　　

　　参考了博文：http://blog.csdn.net/jk123vip/article/details/50361951 

　　下载了 cudnn-6.5-linux-x64-v2.tgz 并且按照上面说的安装完毕后，发现，原本的错误是没了，但是有了新的错误提示：　

　　E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:378] Loaded runtime CuDNN library: 2000 (compatibility version 2000) but source was compiled with 5105 (compatibility version 5100). If using a binary install, upgrade your CuDNN library to match. If building from sources, make sure the library loaded at runtime matches a compatible version specified during compile configuration.
　　F tensorflow/core/kernels/conv_ops.cc:532] Check failed: stream->parent()->GetConvolveAlgorithms(&algorithms)
　　Aborted

　　又参考博文： http://blog.csdn.net/gongchangsan/article/details/52573254 

　　上面提示说是 CUDNN 的版本太低导致的。我呵呵。。。

　　好吧，去安装 cudnn7.5 

　　鉴于我自己的 cuda 版本是 8.0，我下载了 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz 安装后，还是这个鬼问题。。。。查了几个博文，都说是 cudnn 版本太低的原因。

　　http://blog.csdn.net/gavin__zhou/article/details/52693837

　　心塞啊，难道是没装上 ？  

　　2. 如何在 Linux 系统中，只复制文件夹，而不拷贝文件夹内部的文件？ 只是文件夹的复制。。。

　　答： 可以参考：http://stackoverflow.com/questions/4073969/copy-folder-structure-sans-files-from-one-location-to-another 

　　　　亲测有效：　　　　cd /path/to/directories &&

　　　　find . -type d -exec mkdir -p -- /path/to/backup/{} \; 
　　
　　　即：进入你想复制的文件夹内部，然后执行 find . -type d -exec mkdir -p -- /你想拷贝的文件路径/{} \;  
　　　就这样，就完毕了。。。



  

3. Keras VGG16中ValueError: filter must not be larger than the input问题的解决 

the solutions are learning from http://blog.csdn.net/u013920434/article/details/53443757

解决方法:

方法一:

假设输入为:

将其改为:

方法二:

在网络层明确指明:image_dim_ordering,即输入图像的维度次序;

例如加上如下语句:

方法三:修改文件’~/.keras/keras.json’中的’tf’为’th’.

Reference:

http://stackoverflow.com/questions/39848466/tensorflow-keras-convolution2d-valueerror-filter-must-not-be-larger-than-t