Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize

最新推荐文章于 2021-11-02 14:22:03 发布
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在2018年12月，使用TensorFlow的ObjectDetection模块时，tensorflow-gpu 1.12版本出现错误。本文档建议将版本降至1.9.0以确保程序正常运行。
部署运行你感兴趣的模型镜像

在2018年12月13日21:11:28，目前版本的TensorFlow的ObjectDection中，使用tensorflow-gpu ==1.12 版本会报错，如上，将版本降到tensorflow-gpu ==1.9.0即可正常运行

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问题如下： 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 conv2d_1/convolution (defined at C:\Us
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未知错误：获取卷积算法失败。这可能是因为cuDNN失败了。 这可能是由于显存被占用，详细原因可看这篇。 关于keras or tensorflow 显存占用问题 ： keras or tensorflow 显存占用问题 - 简书 解决方法： 1. 如果用的是Keras，在jupyter notebook 最开始添加代码： import tensorflow as tf import numpy as np import keras config = tf.compat.v1.ConfigP
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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]
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### TensorFlow 中 Conv2D 操作引发 UnknownError 的解决方案 在 TensorFlow 中，`Conv2D` 操作引发的 `UnknownError: Failed to get convolution algorithm` 通常与 cuDNN 初始化失败相关。以下是解决此问题的具体方法： #### 验证 GPU 和 cuDNN 的兼容性 确保所使用的 CUDA 和 cuDNN 版本与 TensorFlow 的要求一致。例如，TensorFlow 2.x 版本通常需要 CUDA 11.x 和 cuDNN 8.x 的组合[^1]。可以通过以下命令检查安装的版本： ```bash nvcc --version cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` 如果版本不匹配，可能需要重新安装兼容的 CUDA 和 cuDNN 版本。 #### 调整 GPU 内存分配策略 GPU 内存不足可能导致 `Conv2D` 初始化失败。可以限制 TensorFlow 使用的 GPU 内存量，启用按需增长模式： ```python import tensorflow as tf gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: try: for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) except RuntimeError as e: print(e) ``` 通过设置 `set_memory_growth`，可以避免一次性分配所有可用内存[^3]。 #### 强制使用 TensorFlow 原生实现 如果 cuDNN 初始化失败，可以禁用 cuDNN 并强制 TensorFlow 使用其原生实现。通过设置环境变量来实现： ```bash export TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH=true export TF_CUDNN_USE_AUTOTUNE=0 ``` 这些设置会告诉 TensorFlow 不依赖 cuDNN 进行卷积操作[^4]。 #### 检查数据格式 确保输入数据的格式正确。TensorFlow 默认使用 `channels_last` 格式（即 NHWC），而某些情况下可能需要切换为 `channels_first`（即 NCHW）： ```python tf.keras.backend.set_image_data_format('channels_first') ``` 错误的数据格式可能导致卷积操作失败[^5]。 #### 启用详细日志记录 启用 TensorFlow 的详细日志记录以获取更多关于错误的信息： ```python tf.debugging.set_log_device_placement(True) ``` 这可以帮助定位问题的根源。 #### 示例代码：完整解决方案 以下是一个完整的代码示例，结合了上述方法以解决 `Conv2D` 的 `UnknownError`： ```python import tensorflow as tf # 设置 GPU 内存增长 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: try: for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) except RuntimeError as e: print(e) # 禁用 cuDNN tf.config.set_soft_device_placement(True) tf.config.optimizer.set_jit(False) # 构建模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)) ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(tf.random.normal((10, 28, 28, 1)), tf.random.normal((10,)), epochs=1) ``` --- ###
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