結論から始めましょう。最初のメモは RTX3050ti です。重要な点は、RTX30 シリーズの最小 CUDA バージョンは 11.1 であることです。、それ以外の場合はエラーが報告されます。最後にプログラムを実行します。この現象について話していて、以前 1080ti+tensorflow-gpu1.5.2、keras2.2.4 で作成した画像分類モデルをラップトップで実行することを突然思いつきました。最初に CPU モードで実行すると、すべてが正常になりました。下の図に示すように、
を GPU に置き換え、cuda10.0、tensorflow-gpu1.5.2、keras2.2.4 で構成してから再度実行しました。正常なものとして認識されました。 
同じコードをGPUに置き換えると混乱してしまいますが、GPUを置き換えたことで認識は変わりましたか？後で検索して見つけました
RTX30 シリーズの最低限必要な CUDA バージョンは 11.1 です。
RTX3060 ディープラーニング tensorflow 環境構成の落とし穴記録 - Zhihu (zhihu.com)
したがって、以前のコードをアップグレードする必要があり、CUDA を 11.1 にアップグレードし、対応する tensorflow-gpu2.X と keras をアップグレードするか、CPU のみを使用して実行する必要があります。