【Tensorflow Bug】CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

最新推荐文章于 2025-11-05 14:27:31 发布
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#Tensorflow

博客提到代码中出现错误，解决办法是添加限制显存增长，但此方法不一定适用于所有情况。

我的代码中，产生这个错误的解决办法是添加

config = tf.ConfigProto(gpu_options=tf.GPUOptions(allow_growth=True))
sess = tf.Session(config=config)

限制显存的增长，不一定适用全部~

RuntimeError:cuDNN error:CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED
Elon15的博客
05-07 2660
CUDA 是 NVIDIA 推出的用于自家 GPU 的并行计算框架，只能在 NVIDIA 的GPU 上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥 CUDA 的作用。cuDNN 是 NVIDIA 打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的 GPU 加速库。我在Anaconda下配置了适配服务器CUDA的pytorch，但是报错如下，（下图无限接近于我的错误，但是我忘记截图我的报错了，所以用了下面这张网图）cuDNN 默认会使用，既然目前解决不了匹配问题，就先不用了。
Bug | CUDA | cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
Junseer的博客
08-26 467
如果我指定了 “CUDA:5” 进行调试，程序就会出现如下的报错；但如果我用 “CUDA:0” 运行程序，就能够正常运行，不发生程序报错。本质是 CUDA_VISIBLE_DEVICES 无效设置导致的。
遇到：cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 错误应该如何解决
牛肉胡辣汤
08-05 1万+
接下来，你可以加载数据并进行训练，在训练过程中，cuDNN会自动加速卷积操作，提高模型训练的速度。当然，实际使用cuDNN的方式会根据不同的深度学习框架和具体的应用场景而有所不同。你可以参考相应的文档和教程，了解如何正确地在你的代码中使用cuDNN。遇到 "cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR" 错误通常表示在使用cuDNN库时发生了内部错误。cuDNN通常与深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）一起使用，用于加速深度学习模型的训练和推理过程。
初识CUDA和cuDNN
最新发布
xgysimida的博客
11-05 826
作为运维人员，理解CUDA和cuDNN对于管理GPU训练环境至关重要。 安装CUDA工具包 2. cuDNN安装 下载和安装 🐳 在K8s环境中的配置 1. 节点准备和检查 节点标签和污点 安装NVIDIA设备插件 2. 容器镜像构建 基础Dockerfile示例 3. K8s资源定义 GPU Pod配置 🔧 运维维护指南 1. 版本兼容性管理 版本兼容性矩阵 框架版本 CUDA版本 cuDNN版本 驱动版本 PyTorch 2.0+ 11.7/11.8 8.5+ 515.6
tensorflow报错：Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
random_repick的专栏
06-07 246
1.确认tensorflow是否与cuda，cudnn对应，在这里查看 2.修改设置 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1' # tf 1.13 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True sess = tf.Session(config=config) sess.run(tf.global_variables_initializer()) # tf 2.0 # gpu = tf.
Tensorflow gpu 出现CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
Never never give up
04-12 1504
could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR could not destroy cudnn handle:[352] 在其他方法没有用的时候: 尝试用管理员模式启动你的python 编译器,因为: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR），但是当我...
Pytorch PyTorch模型训练：运行时错误：cuDNN错误：CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
yyywxk的博客
06-29 2236
首先，检查GPU显存是否足够。如果显存不足，可以尝试减小批量大小、优化模型结构以减少参数数量，或者使用多个GPU进行模型训练。其次，需要确保使用的PyTorch版本与cuDNN库版本兼容。如果版本不兼容，可以尝试更新PyTorch或cuDNN库来解决该问题。最后，应该检查GPU驱动程序是否稳定和兼容。确保使用的GPU驱动程序是最新版本，并与其他相关软件兼容。如果问题仍然存在，可以尝试降低GPU的工作频率。
MobileNet-SSD报错Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (4 vs. 0) CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
goodxin_ie的博客
04-06 4670
初始编译环境ubuntu16.04+CUDA8.0+Opencv3.4+cudnn5.1 编译原版的caffe-ssd，下面三项命令全部通过 make all -j16 make runtest -j16 make pycaffe 但是执行MobileNet-SSD中的demo.py时，报错Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (4 vs...
【深度学习框架-Paddle】ExternalError: CUDNN error(4), CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR.报错原因
桐原因的博客
08-15 3604
别看排查问题步骤写的很简单，但是花费了3个小时进行解决。太让人泪目了。不过，这次问题解决也让我明白了，报错无非是由三个方面出现的，1）逻辑错误、矩阵运算错误，2）版本（环境配置），3）计算资源当然只是简单的划分，其实每一类都存细小的分类。后面，可以按照这个思路总结一下，自己遇到问题的类别，这样bug就会越来越少了，嘻嘻嘻嘻。......
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03-02 500
CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
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10-23 748
cudnn用来加速模型，benchmark打开会对卷积网络进行加速推理，速度大约是2倍？benchmark关闭，不对卷积网络进行加速，上述卷积代码不报错；在相同的环境，使用相同的代码跑，前几天不报错，今天突然报错了；理论上讲不是CUDA、cudnn、pytorch版本的问题；在模型加载为分布式模型后，添加 torch.backends.cudnn.benchmark=False，可解决问题；解释：如上所示在某个文件中的F.conv1d报错。
tf_cudnn报错记录.md
05-10
Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR完美解决
【已解决】RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
weixin_51427050的博客
05-13 4483
RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR问题解决，修改loss。
CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
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CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR的解决办法 产生原因 Tensorflow CUDNN的内存分配错误从而引发的 解决办法 执行下行代码 export TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH=true allow_growth 不进行设定的话，GPU的memory将全部使用因此会导致显存分配错的的情况时有发生。通过启动allow_growth = true确...
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tanfuz的博客
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文章目录出现问题，以及解决方法1.安装cudnn时出现报错2.安装cudnn时出现报错解决方法 出现问题，以及解决方法 1.安装cudnn时出现报错 PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels 可以看到，我们安装cudnn时报错了，这个错误可以更换源解决。 但是由于我们要安装的cudnn目前没有国内源，所以我们用以下方法解决 2.安装cudnn时出现报错解决方法 -1.查找cu.
解决RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED
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