如何解决TensorFlow报错Not creating XLA devices及测试无界面问题

一、无测试交互界面修复 #

你遇到的界面不弹出问题核心是代码存在多处语法和逻辑错误，按以下步骤修改即可：

• 修复循环缩进错误：你当前while True循环仅包含摄像头读帧的一行代码，后续所有图像预处理、预测、窗口渲染逻辑都在循环外，导致程序只会无限读取摄像头帧，永远不会执行显示相关代码，需要将读帧之后到按键判断之前的所有代码全部缩进，放到while True循环内部。
• 调整XLA环境变量设置顺序：os.environ['TF_XLA_FLAGS'] = '--tf_xla_enable_xla_devices'要放到import tensorflow as tf之前执行，导入TensorFlow之后再设置环境变量不会生效。
• 修改窗口显示逻辑：不要把cv2.imshow("Result", imgOrignal)放在概率阈值判断的if分支内部，否则识别概率低于阈值时不会弹出主窗口，需要将该行代码移到if分支外侧。
• 修正按键退出逻辑：
  把原代码的

  if cv2.waitKey(1) and 0xFF == ord('q'):
      "break"
  cv2.waitkey(0) == ord(q)
  

  替换为

  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
      break
  

  原代码存在逻辑运算符错误、break加引号、waitKey大小写错误、q未加引号等多个问题，且最后一行属于无效代码可直接删除。
• 适配高版本TensorFlow接口：如果你的TensorFlow版本≥2.6，predict_classes方法已被移除，可替换为classIndex = np.argmax(model.predict(img), axis=-1)。

二、TensorFlow报错修复 #

你看到的所有报错都属于GPU相关的警告日志，本身不影响CPU模式下的程序运行：

• 如果你没有Nvidia显卡、不需要GPU加速，直接在导入TensorFlow之前添加os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'即可屏蔽所有INFO和WARNING级别的日志，不会再弹出CUDA相关的提示。
• 如果你需要使用GPU加速，安装和你当前TensorFlow版本匹配的CUDA 11.0、cuDNN即可消除该警告。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chowdhury Joy