Ubuntu中tensorflow奇葩错误解决办法Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed

最新推荐文章于 2023-12-14 15:29:12 发布
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运行手写数字识别例程出现cuDNN Error: cudnnConvolutionForward failed
xi_xiyu的博客
10-31 578
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。
记录一次TensorFlow引发的Segment Fault（段错误）
fightforglory的博客
10-09 1294
TensorFlow和torchvision冲突导致的Segment Fault（段错误）
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xiaomianyuan的博客
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安装JAX时遇到的各种坑的解决办法
tensorflow2.0 Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN 问题
dudu3332的博客
11-10 1703
不管网上多少人告你版本不对 都不要信 已经2019年了 不存在版本问题 报错提示版本 实际上就是显存瀑了！！！！！
Tensorflow -Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize
kasugano_so的博客
11-25 263
我在做卷积层可视话的时候碰到的这个问题，其实不是cuDNN配置的问题，而是GPU占用，可通过下面的代码解决。 from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto from tensorflow.compat.v1 import InteractiveSession config = ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = InteractiveSession(config=co
精选资源
Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try…
01-06
This is probably because cuDNN failed to initialize, so try…”于是打开retrain.py文件，在前面加上如下代码： from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto from tensorflow.compat.v1 import ...
Error : Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so
12-22
This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. 主要原因是版本问题，还有可能是没有安装cuda / cudnn ,具体可在pycharm的设置中查看
UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed 报错 Jupyter
Welcome
11-02 536
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
解决Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize
qq_38835585的博客
09-23 8476
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
【深度学习】Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so t
m0_52357468的博客
03-09 1196
本人TensorFlow-gpu 2.0 电脑显卡1650ti。 有时候电脑明明gpu没任何占用，跑深度学习代码还是会出现以下这个报错： UnknownError: 2 root error(s) found. (0) Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log messa
Tensorflow：UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed
weixin_45847057的博客
04-13 446
使用卷积网络进行手写数字识别，在TensorFlow-gpu 1.15.0遇到的问题，报错信息太多就没有认真去看，直接去粘下来去百度了。再试了各种方法，只有加入 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "gpu:0" 才能使代码跑起来。 但是看任务管理器的性能图发现CPU利用率贼高，gpu基本就没动，而且运行效率也很慢。 后来仔细看了一眼报错信息： tensorflow.python.framework.errors_impl.Unknow
Tensorflow升级后Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN
Allen__0218的博客
04-30 790
系统原始环境： 1. tensorflow：2.0.alpha 2. OS：Win10 3. Cuda：10.0.130 4. cudnn：7.5.0 将tensorflow升级至2.0正式版后运行程序报错：Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN··· 解决方案：从官网下载最新版本的c...
Tensorflow调试经验---“Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to ini”
weixin_45156079的博客
06-28 191
今天使用tensorflow2.0出现faile，我笔记本是Y7000p，显卡是2060显存就有6G所以在使用的时候出现问题： Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize 解决方案： #tensorflow1.X版本 from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto from tensorflow.compat.v1 import I
TensorFlow：Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize.
Nire_Yeyu的博客
03-27 930
问题描述 运行TensorFlow程序后显示错误： Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize. （无法获取卷积算法，可能是因为cuDNN初始化失败） 解决方案 这个问题并不是因为cuDNN的安装有错误，而是因为你的显卡大小有限，参数太多，所以显卡被撑爆了。 加上...
tf2.0出现错误：Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize。
qq_40128284的博客
09-27 395
最近在实验搭建tensorflow-gpu环境，使用的tensorflow版本为2.0，环境搭建整理在上一篇博客；在训练含有卷积运算的深度学习模型时，出现以下错误：出现以下错误： 关于下面这个错误，网上也很常见，大多都是GPU内存不足造成的。 Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize 于是解决方法一： '''————————————————————————.
Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN有效解决
ShenWeiKKX的博客
08-31 2306
将 tf.Session()改成一下形式即可： ... config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=config) as sess: sess.run(...) ... ...
Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize解决
weixin_47182486的博客
08-25 236
tf2 调用tf.keras.layers.Conv2D函数时报错，检查了一下参数，shape和type都没问题，看了一下报错说是cuDNN不能初始化，先开始觉得是cuDNN版本是不是不匹配了，但是检查了一下发现没问题。 之后发现是输入的数据太大，导致显存不足。 在代码前加上： #用于显存修改 config = tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_frac
Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize
抄而不思则废
06-21 478
出现 Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize 的原因想明白，先留在这。 虽然问题还不清楚，但是找到了解决办法：设置 Tensorflow 按需分配 GPU 显存。把下面这段代码复制到你的代码最前面即可。 # GPU 按需分配 config = tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True) config.gpu_op
UnknownErrorFailed to get convolution algorithm,This is probably because cuDNN failed to initialize。
baidu_34172099的博客
11-13 4004
利用TensorFlow进行训练时出现“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.” 这个网上解释的是由于cu...
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]
最新发布
06-10
### 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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