tensorflow.python.framework.errors_impl.iternalError:failed to create session

最新推荐文章于 2025-02-18 15:38:13 发布
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分类专栏： tensorflow
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当尝试使用GPU运行模型时，遇到tensorflow.python.framework.errors_impl.iternalError:failedtocreatesession错误。检查发现多个python进程占用显卡资源，导致显卡资源不足。

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tensorflow.python.framework.errors_impl.iternalError:failed to create session

首先说一下我出现的情况，使用gpu运行跑模型的时候。出现标题的情况。然后查看显卡（命令：nvidia-smi）中进程的使用情况的时候，出现多个python进程正在运行，显卡基本占满，所以导致无法failed to create session

【改进中-】改正错误：tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: FindFirstFile failed for: ...
gongdiwudu的专栏
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【tensorflow报错】tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMM launch failed：XXX
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Failed to create session
比比的博客
12-22 7423
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成功解决tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: logs is not a directory报错
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02-18 580
原因：路径含有中文，修改为全英文路径即可。
InternalError: Failed to create session.錯誤及解決方式
keineahnung2345的博客
11-27 8607
這個錯誤是在一開始訓練keras（使用tensorflow當backend）模型的時候就出現。到命令行使用`nvidia-smi`查看GPU memory的使用情況：發現GPU memory己被其它的程序佔滿，試著將這些程序關掉。然後再重新運行剛剛那段代碼，發現問題成功解決！
GPU kernel died, restarting.或者 InternalError: Failed to create session.
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GPU kernel died, restarting.或者 InternalError: Failed to create session. ubuntu下安装了两个GPU，spyder突然不能够开多个session了。报错kernel died 或者是 不能创建session。一开始以为是版本问题，重装了anaconda，tensorflow，keras等，问题还在。 后来参考该问题：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/9549 通过nvidi
Appium自动化报错：Failed to create session. An unknown server-side error occurred while proces
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07-10 4756
第一步，修改Appium的相关配置。appium右键以管理员身份运行，重新填写配置中的ANDROID_HOME和JAVA_HOME，注意，这里的路径要和环境变量里的一样！补个小小点哈，Appium:noReset 参数false代表每次自动化，会卸载并重新下载app，方便测试了。第三步，运行Appium Inspector并把Host改为localhost，在运行就成功了。第二步，把host从127.0.0.1改为0.0.0.0，虽然都是表示本机，原理暂时不知道。
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09-14
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今天在服务器3上跑了下tensorflow的模型, 一直报错Failed to create session. 通常这种情况是显存不够,但是服务器3上两块1080Ti,第一块占满了,第二块空的,因此不应该没有显存. 把第二块显卡'1'设置为可见 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] ='0,1' 依旧报错 把显卡都设置为不可见 os...
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此文为解决机器学习中使用tensorflow，在运行代码出现上述报错情况 1.先运行nvidia-smi 检查GPU运行情况，若内存够用进入2 2.代码应作已下修改 import tensorflow as tf import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #use GPU with ID=0 ...
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