error: ‘CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_WINOGRAD’ was not declared in this scope

最新推荐文章于 2023-05-06 21:42:52 发布
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本文详细介绍了如何解决CUDA 8.0和cuDNN 5.1版本之间的兼容性问题，确保GPU加速计算在深度学习应用中正常工作。文章强调了正确的版本搭配，并提供了修改Makefile.config文件中CUDA路径的方法。

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

cudnn版本问题

cuda8.0+cudnn5.1可取

还应修改 Makefile.config当中cuda的路径

解决Pytorch的cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
Jurio的博客
04-28 5299
解决Pytorch的cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED，总结四种可能原因及解决方法和链接
解决RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED
最新发布
qlkaicx的博客
04-30 1991
我的模型在训练过程中遇到了 CUDA 相关的错误，这是由于 GPU资源问题或内存不足导致的。这类错误有时候也可能是由于某些硬件兼容性问题或驱动程序问题引起的。
win10下YOLO v3训练报错： Error: cuDNN isn‘t found FWD algo for convolution.
weixin_46732249的博客
08-15 3250
参考文章：https://www.pianshen.com/article/4151199311/ 做的训练数据，前面都没什么问题，训练的时候就报错：cuDNN isn't found FWD algo for convolution. 请问这是什么问题？是不是前面文件哪里配置出错导致的，下面的文件配置路径的就不太懂 求高手指点~谢谢 ...
解决caffe不支持cudnn8问题--error: ‘cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm’ was not declared in this scope
cumtchw
04-17 5701
之前服务器中的环境是cuda10.0和cudnn7，后来更换了cuda11.0和cudnn8之后，编译caffe报错：src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cpp:160:57: error: ‘cudnnGetConvolutionBackwardDataAlgorithm’ was not declared in this scope。类似的错误还有error: ‘cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm’ was not declared i
CUDNN_CONVOLUTION_FWD_SPECIFY_WORKSPACE_LIMIT‘ undeclared (first use in this function)
mdllll的博客
11-24 6434
CUDNN_CONVOLUTION_FWD_SPECIFY_WORKSPACE_LIMIT’ undeclared (first use in this function) 这个问题我在使用darknet的git包时出现 在这个问题之前出现了很多其他问题 直到这个问题没法解决 最好的方式是！ 下载这个版本的darknet！ https://github.com/AlexeyAB/darknet 换个git源，啥都解决了！！！！ 白白搞了我一天，好气啊！ ...
解决yolov3编译中出现的问题：darknet make include/darknet.h:16:23:、CUDNN_CONVOLUTION_FWD_SPECIFY_WORKSPACE_LIMIT
点赞的都能无bug通过！
05-06 1596
设置完darknet中 Makefile中的GPU = 1CUDNN = 1后执行make编译报错：include/darknet.h:16:23: 致命错误：cudnn.h：没有那个文件或目录1、找cudnn.h文件这个命令会列出所有的cudnn.h文件找到自己安装cuda时的虚拟环境中的cudnn.h，我的是：2、把找到的cudnn.h文件复制到/usr/include再执行make。
UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed（亲测有效）
追梦鸟
09-25 8122
本人使用Spder直接运行tensorflow代码时，报如下错误: UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed 背景：百度查了后，大家都说是tensorflow版本有问题，需要降低版本等等类似的解决方法，于是本人去如下如图的位置看了下自己的使用环境：（在此之前查看了任务管理器中的GPU是否正常） 结果看了一会后，又去Spder代码页面重新运行了下代码，结果就可以正常跑了，下
RuntimeError:——cuDNN error and CUDA error
m0_55196097的博客
05-01 5566
这个错误提示通常表示CUDA深度神经网络库（cuDNN）没有被正确初始化，可能由以下原因导致：CUDA和cuDNN版本不兼容。需要确保安装的cuDNN版本与CUDA版本兼容。未正确配置CUDA环境变量。3.显存不足。可能需要减少模型的大小或者增加显存容量要解决这个错误，你可以尝试以下步骤：确认CUDA和cuDNN版本兼容。可以在NVIDIA官网查找相应的版本信息，并下载正确的cuDNN库。确认CUDA环境变量已正确配置。尝试使用更小的模型或者增加显存容量。
Tensorflow-GPU 训练时出现报错信息:Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
小张Python
05-03 1724
GPU 版本训练，程序刚启动时，可能会出现下面的错误信息： Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize.so try looking to...
使用Tensorflow-gpu出现错误:Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
qq_43102387的博客
11-15 931
使用Tensorflow-gpu出现错误： 错误提示 Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED ****Error： 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.
zed-yolo编译 error: ‘CUDNN_CONVOLUTION FWD_PREFER_FASTEST’ undeclared
shiye527的博客
11-22 2645
使用的cudnn版本太高，zed-yolo支持的cudnn版本为v3-v7。 This repository supports: * both Windows and Linux * both OpenCV 2.x.x and OpenCV <= 3.4.0 (3.4.1 and higher isn't supported) * both cuDNN v5-v7 * CUDA >= 7.5 * also create SO-library on Linux and DLL-library o
用cuDNN实现基本conv操作
chengde6896383的专栏
07-03 2922
https://blog.youkuaiyun.com/eenhot/article/details/79234699Convolutions with cuDNNConvolutions are one of the most fundamental building blocks of many modern computer vision model architectures, from clas...
CUDNN安装报错
GeneralShark
10-13 2602
按照官网指引，下载对应版本的CUDNN并将其复制（安装）到CUDA中，运行一个例子来确认是否安装完成。 rm -rf mnistCUDNN Linking agains cublasLt = true CUDA VERSION: 10010 TARGET ARCH: x86_64 HOST_ARCH: x86_64 TARGET OS: linux SMS: 30 35 50 53 60 61 62 70 72 75 /usr/local/cuda/bin/nvcc -ccbin g++ -I/usr/lo
解决Failed to get convolution algorithm，This is probably because cuDNN failed to initialize
weixin_42064949的博客
06-11 180
解决 以下错误 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. [Op:Conv2D] import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '/gpu:...
运行手写数字识别例程出现cuDNN Error: cudnnConvolutionForward failed
xi_xiyu的博客
10-31 526
这个是关于CUDA的报错，可能与你的mindspore版本，显卡驱动等有关，具体解决方案参考如下链接： https://bbs.huaweicloud.com/blogs/327980。
YOLOv3目标检测实战：交通标志识别
05-29
告知：需要学习YOLOv4进行TT100K数据集上中国交通标志识别的学员请前往(1) Ubuntu系统《YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》课程链接：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/29362(2)《Windows版YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》课程链接：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/29363在无人驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。本课程中的项目以美国交通标志数据集LISA为训练对象，采用YOLOv3目标检测方法实现实时交通标志识别。具体项目过程包括包括：安装Darknet、下载LISA交通标志数据集、数据集格式转换、修改配置文件、训练LISA数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。YOLOv3基于深度学习，可以实时地进行端到端的目标检测，以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用YOLOv3实现交通标志的多目标检测。本课程的YOLOv3使用Darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，值得深入学习和探究。除本课程《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》外，本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程，请持续关注该系列的其它课程视频，包括：《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》《YOLOv3目标检测：网络模型改进方法》另一门课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》主要是介绍如何训练自己标注的数据集。而本课程的区别主要在于学习对已标注数据集的格式转换，即把LISA数据集从csv格式转换成YOLOv3所需要的PASCAL VOC格式和YOLO格式。本课程提供数据集格式转换的Python代码。请大家关注以上课程，并选择学习。下图是使用YOLOv3进行交通标志识别的测试结果
【yolov4，总结自己在安装和训练过程中的一些小问题】
weixin_45016867的博客
07-19 1711
YOLOv4遇到的问题
RuntimeError: CUDNN_BACKEND_CONVOLUTION_DESCRIPTOR: cudnnFinalize Failed cudnn_status: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
07-28
这个错误通常表示在使用CUDNN（CUDA深度神经网络库）时出现问题。可能是由于参数设置不正确或与CUDNN版本不兼容导致的。解决此问题的一种方法是尝试更新或降级CUDNN版本以与当前CUDA版本兼容。您还可以尝试查看代码...
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