在使用keras时报错显示tensorflow 1.4 could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR的解决办法

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于 2019-08-07 10:56:18 发布

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分类专栏：软件安装文章标签： keras GPU CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

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本文介绍如何在代码中配置TensorFlow使用GPU资源，通过设置环境变量和调整TensorFlow配置参数，实现GPU资源的按需分配，提高深度学习模型训练效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在代码中增加下面一些代码即可

import os
import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"  # 指定GPU

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True  # 按需
set_session(tf.Session(config=config))