UnknownError (see above for traceback): Failed to get convolution algorithm. This is probably becau

最新推荐文章于 2022-08-11 21:43:18 发布
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分类专栏： Tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cool_easy/article/details/85009398
本文解决了一个常见的TensorFlow运行错误，详细解释了由于CUDA和CUDNN版本不匹配导致的问题，并提供了具体的解决方案，包括如何调整TensorFlow版本以适配现有的CUDA和CUDNN环境。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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Tensorflow 报错

UnknownError (see above for traceback): Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize,

在这里插入图片描述

错误
Failed to get convolution algorithm. cudnn failed to initialize…

原因
cuda 是9.0 cndaa 是 7.0 的
tensorflow版本太高 当前版本为1.12.0

解决方案
sudo pip3 install --upgrade --force-reinstall tensorflow-gpu==1.9.0 --user

Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系
参考网址：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows

在这里插入图片描述

解决tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm.
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Tensorflow报错：UnknownError (see above for traceback): Failed to get convolution algorithm.原因就是显卡内存不够，选择合适显卡内存就可以解决问题。1、gpustat查看显卡使用情况；2、选择内存足够显卡即可；
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环境配置为Ubuntu16.04、tensorflow 1.13.1、cuda10、cudnn7.6.4。 在运行tensorflow代码时报错 UnknownError (see above for traceback): Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was pr
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遇到以下错误： UnknownError (see above for traceback): Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [[node main_branch/conv2wb_9/Conv2D (defined at /h
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jupyter运行有如下问题 UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. 两种原因： 原因一.cudnn版本不匹配 原因二、显卡内存分配不足 解决方案也有三种： 方案一： 降级tensorflow版本 pip in
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https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/102938368 最近在使用TF2.0。运行程序出现以下错误。 “Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize” 一开始怀疑是CUDA和CuDNN配置错误（要求版本匹配）。反复试验后，还是有这个错误。 最后发现可能是GPU内存不足造成的。需要在程序前加以下一段代码： from ten
Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed..(TensorFlow和keras显存不足报错)
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在跑深度学习程序时，用到TensorFlow或者keras时候，经常会报一个错误： tensorflow.python.framework.errors_impl. UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above.
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1、有可能是显存不足，尝试减小batchsize 2、os.environ['TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH'] = 'true' 这个语句的意思是，TensorFlow 在分配显存的时候，设置为可以逐步分配，需要多少显存，就一点点往上添，直到够用为止。比如GPU显存为8GB，开始训练一个模型，TensorFlow 先分配100MB，然后200MB 、300MB……最后在700MB处停住了，因为实际700MB就够用了。参考自 ...
RuntimeError: Failed to import transformers.models.llava.modeling_llava because of the following error (look up to see its traceback): Failed to import transformers.modeling_utils because of the following error (look up to see its traceback): Failed to import transformers.generation.utils because of the following error (look up to see its traceback): '(' was never closed (big_modeling.py, line 70)
最新发布
06-16
<think>我们遇到了两个问题：1.ValueError:`.to`isnotsupportedfor`4-bit`or`8-bit`bitsandbytesmodels.这个问题我们已经在上一个回答中详细解释了，并给出了解决方案：不要对量化模型使用`.to()`方法，而是在加载时通过`device_map`参数指定设备。2.另一个错误是：RuntimeErrorimportingtransformers.models.llava.modeling_llavabig_modeling.pysyntaxerror'('neverclosed这个错误看起来是在导入transformers库中的llava模型时，modeling_llava.py文件（可能是big_modeling.py）存在语法错误：括号未闭合。我们需要分别解决这两个问题。对于第一个问题（ValueError），我们已经知道原因和解决方案。但是用户可能是在尝试将模型移动到不同设备时遇到这个错误，所以我们需要强调正确的做法。对于第二个问题（RuntimeError），这是一个代码语法错误，可能是由于transformers库中llava模型的建模文件存在一个未闭合的括号。这可能是由于代码错误或者版本问题。解决方案：1.对于ValueError：确保在加载4-bit或8-bit模型时不使用`.to()`方法，而是通过`device_map`参数设置设备。2.对于RuntimeError：检查transformers库中llava模型的代码文件，修复括号未闭合的语法错误。但是，由于这是库内部文件，我们可能需要更新transformers库到最新版本，或者等待官方修复。然而，用户同时提到了这两个错误，可能是在同一个过程中发生的。我们首先需要确认用户是否在加载模型时同时遇到了这两个错误？还是说这两个错误是独立的？根据用户提供的信息，我们无法确定两个错误之间的关联。因此，我们将分别给出解决方案。另外，用户还引用了多个站内引用，其中引用[2]和引用[3]是关于“Unrecognizedconfigurationclass”的错误，引用[4]是关于bitsandbytes加载模型的示例，引用[5]是关于其他错误的解决方案参考。由于用户的问题集中在ValueError和RuntimeError，我们重点解决这两个。详细解决方案：一、解决ValueError:`.to`isnotsupportedfor`4-bit`or`8-bit`bitsandbytesmodels原因：量化模型已经通过`device_map`分配了设备，不能再用`.to()`方法移动。正确做法：-在加载模型时，通过`device_map`参数指定设备，如`device_map="auto"`或`device_map="cuda:0"`。-如果已经加载了模型，并且需要改变设备，则必须重新加载模型并指定新的`device_map`。示例代码（正确加载4-bit模型）：```pythonfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,BitsAndBytesConfigimporttorchquantization_config=BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True,bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,bnb_4bit_quant_type="nf4",bnb_4bit_use_double_quant=True)model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your_model_id",quantization_config=quantization_config,device_map="auto",#自动分配设备trust_remote_code=True#如果模型需要远程代码，则设置此项)```二、解决RuntimeError:importingtransformers.models.llava.modeling_llavabig_modeling.pysyntaxerror'('neverclosed这个错误通常是由于代码文件中的语法错误引起的。可能的原因：-transformers库中llava模型的建模文件（modeling_llava.py或big_modeling.py）存在语法错误（缺少闭合括号）。-可能是用户自定义修改了该文件，或者安装的transformers版本有bug。解决方案：1.更新transformers库到最新版本，以获取修复后的代码。```bashpipinstall--upgradetransformers```2.如果更新后问题仍然存在，可以尝试手动修复该文件。打开报错中提到的文件（如modeling_llava.py或big_modeling.py），找到对应的行，检查括号是否匹配，并修正。3.如果用户没有修改过该文件，可能是安装过程中文件损坏，可以重新安装：```bashpipuninstalltransformerspipinstalltransformers```注意：如果该错误发生在transformers库的官方代码中，并且最新版本尚未修复，我们可以临时修改本地文件。但更好的方式是向transformers库提交issue。根据引用[2]和引用[3]中的类似问题（Unrecognizedconfigurationclass），我们注意到这可能是由于模型配置文件与AutoModel不匹配。但用户当前的问题是一个语法错误，所以更新库或重新安装通常是有效的。另外，用户还提到了一个文件名是“big_modeling.py”，这可能是用户自己命名的文件？如果是，那么需要检查该文件的语法。总结步骤：-对于ValueError：按上述正确方式加载量化模型。-对于RuntimeError：更新或重新安装transformers库，检查代码文件。如果用户同时遇到这两个错误，可能是先遇到了语法错误（RuntimeError），然后尝试修改代码或重新加载模型时又遇到了ValueError。因此，先解决语法错误，再确保正确加载模型。最后，用户引用的引用[4]中给出了一个加载4-bit模型的示例，其中使用了`device_map=device`，这里的device是一个字符串（如`"cuda"`）。但要注意，如果使用`device_map="cuda"`，它会将整个模型放在第一块GPU上，而`device_map="auto"`会进行层级的分配。另外，示例中使用了`low_cpu_mem_usage=True`，这对于大模型是有帮助的。引用[5]提到了其他错误的解决方案，但与我们当前的问题无关。因此，我们给出以下解决方案：步骤1：解决RuntimeError（语法错误）-更新transformers库：`pipinstall--upgradetransformers`-如果问题仍然存在，检查错误提示中的文件路径，打开该文件并修正括号未闭合的错误（如果用户有权限修改）。步骤2：解决ValueError-确保在加载量化模型时使用`device_map`参数，并且不要使用`.to()`方法。如果更新transformers后仍然存在语法错误，可能需要检查具体错误位置。由于我们无法知道用户的具体环境，只能给出一般性建议。注意：如果用户使用的是llava模型，可能需要安装特定版本的transformers，因为llava模型可能需要较新的transformers版本。可以尝试安装transformers的源代码版本（从github安装）：```bashpipinstallgit+https://github.com/huggingface/transformers```生成相关问题：1.如何正确加载4-bit量化的多模态模型（如LLaVA）？2.更新transformers库后出现兼容性问题怎么办？3.如何为不同的模型层分配不同的设备？4.量化模型推理时出现内存不足错误如何解决？回答中引用了站内引用，我们已经在回答中参考了引用[4]的加载方式，并指出了避免使用`.to()`方法，因此可以在相关位置添加引用[^4]。另外，对于更新transformers库的建议，虽然没有直接引用，但我们可以参考引用[2]和[3]中更新配置文件的思路，所以可以添加引用[^2][^3]。由于用户的问题中包含了多个引用，我们在回答时适当关联。最终回答结构：-先分别描述两个错误-分别给出解决方案-提供示例代码（针对第一个错误）-给出更新或重新安装transformers的命令（针对第二个错误）-总结步骤-生成相关问题</think>### 解决 4-bit/8-bit 量化模型的 `ValueError` 和 `RuntimeError` #### 问题 1：`ValueError: .to is not supported for 4-bit or 8-bit bitsandbytes models` **原因分析** 4-bit/8-bit 量化模型通过 `BitsAndBytesConfig` 加载后，其设备分配和数据类型已在初始化时固定[^4]： - 量化参数（如 `quant_state`）与特定 GPU 设备绑定 - 使用 `.to()` 会破坏量化状态 - 设备映射策略（`device_map`）在加载时已确定 **解决方案** ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig import torch # 正确配置量化参数 quant_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16, bnb_4bit_quant_type="nf4" ) # 加载时指定设备映射 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "THUDM/chatglm2-6b", # 使用更新后的配置文件[^1] quantization_config=quant_config, device_map="auto", # 关键参数 trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16 ).eval() ``` **关键点**： 1. **禁止使用 `.to()`** 量化模型不支持运行时设备转移 2. **设备初始化策略**： - 单 GPU：`device_map="cuda:0"` - 多 GPU：`device_map="balanced"` - 自动优化：`device_map="auto"` 3. **配置文件更新** 确保使用模型的最新配置文件（如 ChatGLM2 的 `configuration_chatglm.py`）[^1] --- #### 问题 2：`RuntimeError: importing transformers.models.llava.modeling_llava big_modeling.py syntax error '(' never closed` **原因分析** 该错误通常由以下原因引起： 1. Transformers 库版本不兼容 2. 模型配置文件语法错误 3. 远程代码执行问题 (`trust_remote_code`) **解决方案** ```bash # 升级关键库版本 pip install -U "transformers>=4.38" "accelerate>=0.27" "bitsandbytes>=0.42" ``` ```python # 加载时修复语法配置 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "Qwen/Qwen-7B-Chat", # 使用标准模型标识 quantization_config=quant_config, device_map="auto", trust_remote_code=True, # 允许执行远程代码 use_cache=False # 避免缓存冲突 ) ``` **调试步骤**： 1. **验证配置文件** 检查 `modeling_llava.py` 中的括号闭合情况： ```python # 示例：正确结构 class LlavaModel(nn.Module): def __init__(self, config): # 注意括号闭合 super().__init__() ... ``` 2. **清除缓存** ```python from transformers.utils import move_cache move_cache() # 清理旧版本缓存 ``` 3. **指定 commit 版本** 使用确定可运行的模型版本： ```python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "liuhaotian/llava-v1.6-7b", revision="a65a7c0" # 指定稳定commit ) ``` --- ### 总结步骤 1. **升级库版本**：确保 `transformers`, `accelerate`, `bitsandbytes` 最新 2. **正确初始化设备**：通过 `device_map` 分配设备，**禁止使用 `.to()`** 3. **验证配置文件**：使用模型官方最新配置文件[^1] 4. **启用远程代码**：设置 `trust_remote_code=True` 5. **清除缓存**：使用 `transformers.utils.move_cache()` > 量化模型的设备管理需在初始化阶段完成[^4]，而语法错误通常通过更新库和配置文件解决[^2][^3]。对于 LLaVA 等多模态模型，建议使用官方确认的稳定版本[^2]。
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