Keras框架:“Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize”解决

本文分享了解决TensorFlow运行时显存不足的问题经验,通过调整GPU内存分配比例并确保没有其他进程占用显存,成功解决了运行模型时的显存溢出错误。
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看了论坛里很多大哥得解决方法,我自行调整了以下可行得代码。因为大佬们发出来得还有些tf不兼容得情况,我就不列举了。

import tensorflow as tf
import keras

config = tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3
tf.compat.v1.keras.backend.set_session(tf.compat.v1.Session(config=config))

其实这个得问题本质应该是显存不够(参照这位大佬得说法)。

实际上我这样改了以后还是报错,后来发现我之前还在跑另一个网络,把显存占得差不多了。

把那个shutdown以后就可以成功运行了。

 

所以……在添加以上代码之前你也许可以先试试把显存腾出来给这个模型。

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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

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