【Tensorflow Bug】CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

最新推荐文章于 2025-06-06 22:21:13 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-06 22:21:13 发布 · 610 阅读

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Tensorflow 总结专栏收录该内容

11 篇文章

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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~

确定要放弃本次机会？

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【pytorch】RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED 报错

weixin_56029873的博客

09-21

2629

这个错误主要与 CUDA 或 cuDNN 相关，常见原因包括显存不足或 CUDA/cuDNN 版本不匹配。你可以从调整batch_size开始，逐步排查是否是硬件资源问题或库版本问题。

Bug | CUDA | cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

Junseer的博客

08-26

352

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。

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遇到：cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 错误应该如何解决

牛肉胡辣汤

08-05

9972

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。

【深度学习】CUDA&cuDNN安装与使用

最新发布

weixin_43510208的博客

06-06

1075

NVIDIA GPU 加速计算

tensorflow报错：Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

random_repick的专栏

06-07

227

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.

RuntimeError:cuDNN error:CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

Elon15的博客

05-07

2540

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。

Tensorflow gpu 出现CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

Never never give up

04-12

1488

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...

MobileNet-SSD报错Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (4 vs. 0) CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

goodxin_ie的博客

04-06

4593

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...

pytorch CUDNN_STATUS_MAPPING_ERROR

hzhj的博客

10-09

1万+

开发中遇到需要将tensorrt和pytorch两种语言合并起来的情况，单独运行都没问题，合并后，发现pytorch提示RuntimeError: CuDNN error: CUDNN_STATUS_MAPPING_ERROR。查看cudnn_status中该错误码表示的意思如下。 CUDNN_STATUS_MAPPING_ERROR An access to GPU memory s...

PyTorch LSTM偶现CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR错误解决

ZZXN的博客

08-09

1710

网上该问题的解决方案有清空.nv缓存、修改Windows注册表等，但是都没什么作用。我发现网上出现该问题的人都用的是比较新的显卡和最新的cuda，推测是cuda版本过新所以不稳定，因此将10.2版本的cuda降级到10.1版本，该问题解决。 ...

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

weixin_43870390的博客

10-23

660

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

Pytorch PyTorch模型训练：运行时错误：cuDNN错误：CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

yyywxk的博客

06-29

1993

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。

【已解决】RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

weixin_51427050的博客

05-13

4068

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR问题解决，修改loss。

CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

oinglan的博客

02-13

1358

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...

cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

tanfuz的博客

03-03

7211

参考链接 RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR众所周知，该错误很难调试，但是令人惊讶的是，常常是内存不足的问题。通常，您会遇到内存不足错误，但是根据发生的位置，PyTorch无法拦截错误，因此无法提供有意义的错误消息。由于电脑配置有点差，在跑网络的时候打开了两个vivado工程和两个C++工程，导致电脑内存被占用，因此无法正常启动cuda，将上述工程关掉之后cuda启动正常 ...

安装cudnn时出现报错PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels

hh571050143的博客

08-29

3208

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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01-23

11万+

由于这个问题浪费了我1整天，外加连续4个晚上的时间，所以有必要记录一下曾经踩过的坑，希望后来者引以为鉴，有所启发。最终环境：win10 ，2080ti ，cuda10，cudnn7.3.1，vs2017，python3.6.6，pytorch1.0.0 现象：cuda用窗口命令nvcc -V，可以显示cuda版本号，说明cuda没问题(torch.cuda.is_available()返回的...

RuntimeError：CuDNN error：CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

weixin_39450145的博客

07-06

2万+

问题：RuntimeError：CuDNN error：CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED1）解决RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED_乒乒乓乓丫的博客-优快云博客绝大多可能就是cuda，cudnn，vs，python，pytorch版本，其中某个版本出了问题。 2）（已解决）pytorch错误：RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

"errors":[{"code":"INTERNAL_ERROR","message":"internal error"

02-07

### 关于 `CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR` 错误的原因和解决方案 #### 错误原因分析当遇到 `cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR` 时，这通常意味着 cuDNN 库遇到了无法处理的情况。具体来说，这种错误可能是由于以下几个方面引起： - **版本不兼容**：CUDA 和 cuDNN 的版本可能与所使用的深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）不匹配[^2]。 - **硬件问题**：GPU 驱动程序可能存在未修复的 bug 或者 GPU 自身存在问题。 - **内存不足**：如果显存不足以支持当前的操作，可能会触发此错误。 #### 解决方案为了有效解决问题，可以尝试以下几种方法： - **更新软件组件** 升级至最新的 cuDNN 版本有助于解决潜在的库内问题，并确保其与正在使用的 PyTorch 版本相容。同样重要的是确认 CUDA 和 cuDNN 的组合能够被目标框架良好支持。 - **调整配置参数** 修改某些环境变量可以帮助绕过特定条件下发生的内部错误。例如，在 Python 中可以通过如下方式禁用 cudnn 加速或启用确定性的卷积算法来规避该类异常： ```python import torch torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.enabled = False ``` - **重启计算资源** 对于由临时状态引起的错误，简单地重置工作环境——比如重新启动 Jupyter Notebook 实例或是清除所有缓存的数据结构——也可能有所帮助。 - **检查并优化模型架构** 如果上述措施均未能奏效，则应仔细审查网络设计是否存在可能导致此类错误的设计缺陷；简化复杂度较高的层间连接关系往往能减少发生概率。