at makeError (C:\Users\1105068\tools\anaconda\node_modules\cnpm\node_modules\execa\lib\error.js:60:11)

根据你提供的引用内容，我了解到你在使用anaconda虚拟环境下运行程序时遇到了报错"failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE"，但是单独测试import tensorflow时可以成功调用GPU。同时，你还提到了使用ncvv -V或nvidia-smi命令可以正常查看CUDA安装版本和GPU的使用情况。

对于这个问题，可能有以下几个原因导致：
1. 硬件问题：确保你的电脑上有支持CUDA的GPU，并且已经正确安装了相应的驱动程序。
2. 环境配置问题：检查是否正确配置了anaconda虚拟环境。可以尝试在其他虚拟环境或系统环境下运行程序，看是否能够正常调用GPU。
3. CUDA版本兼容性问题：确保安装的CUDA版本与tensorflow版本兼容。有些tensorflow版本可能不支持最新的CUDA版本，需要进行对应的版本匹配。
4. CUDA路径配置问题：检查是否正确配置了CUDA的路径。可以尝试重新配置CUDA的环境变量。

请先检查以上几个可能的原因，并尝试解决问题。如果问题仍然存在，请提供更多的详细信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

相关问题

(64849, 21) (64849, 1) trainX Y shape is: (64599, 48, 21) (64599, 60, 21) (64599, 1) Traceback (most recent call last): File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\spyder_kernels\py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File d:\lstnet_keras-master\train_batch_a1.py:148 model,normalize = startTrainMult_1H(data,name,config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a38.py:570 in startTrainMult_1H model = trainModel(trainX1, trainX2 , trainY, config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a38.py:500 in trainModel model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a38.py:443 in LSTNetAttention lstm1 = LSTM(64, return_sequences=True)(input1) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\layers\recurrent.py:541 in __call__ return super(RNN, self).__call__(inputs, **kwargs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py:75 in symbolic_fn_wrapper return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py:475 in __call__ previous_mask = _collect_previous_mask(inputs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py:1441 in _collect_previous_mask mask = node.output_masks[tensor_index] AttributeError: 'Node' object has no attribute 'output_masks'

这个错误是由于 Keras 版本的问题导致的。在旧版本的 Keras 中，LSTM 层的参数是 return_sequences 和 return_state，而在新版本的 Keras 中，LSTM 层的参数是 return_sequences、return_state 和 return_attention。你可以检查一下你使用的 Keras 版本是否与代码中使用的版本相同。如果不同，你需要修改代码以适应你的 Keras 版本。另外，你可以尝试在 LSTM 层中添加 `return_sequences=True` 参数来解决这个问题。

Traceback (most recent call last): File "E:\Duzhuan\anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3460, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-f50cabd6c39d>", line 1, in <module> runfile('C:\Users\zhangxiao\Desktop\Algorithm Integration\d.py', wdir='C:\Users\zhangxiao\Desktop\Algorithm Integration') File "E:\Duzhuan\JetBrainsPyCharm 2023.1\PyCharm 2023.1\plugins\python\helpers\pydev_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "E:\Duzhuan\JetBrainsPyCharm 2023.1\PyCharm 2023.1\plugins\python\helpers\pydev_pydev_imps_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "C:\Users\zhangxiao\Desktop\Algorithm Integration\d.py", line 124, in <module> main() File "C:\Users\zhangxiao\Desktop\Algorithm Integration\d.py", line 113, in main draw_node_distribution(sensor_nodes) NameError: name 'draw_node_distribution' is not defined

抱歉，之前的伪代码中缺少了绘制节点分布图的函数 `draw_node_distribution` 的定义。以下是一个简单的示例实现该函数的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

def draw_node_distribution(sensor_nodes):
    x_unknown = []
    y_unknown = []
    x_anchor = []
    y_anchor = []

    for node in sensor_nodes:
        if node.node_type == "unknown":
            x_unknown.append(node.x)
            y_unknown.append(node.y)
        elif node.node_type == "anchor":
            x_anchor.append(node.x)
            y_anchor.append(node.y)

    plt.scatter(x_unknown, y_unknown, color='blue', label='Unknown Nodes')
    plt.scatter(x_anchor, y_anchor, color='red', label='Anchor Nodes')
    plt.xlabel('X')
    plt.ylabel('Y')
    plt.title('Node Distribution')
    plt.legend()
    plt.show()

# 主函数
def main():
    # 其他代码...

    # 绘制节点分布图
    draw_node_distribution(sensor_nodes)

    # 其他代码...

请将上述代码添加到你的实现中，并再次运行。如果还有其他问题，请随时提问。非常抱歉给你带来的困扰！