failed to create cublas handle:CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED

最新推荐文章于 2025-06-14 11:36:29 发布
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本文介绍了一个常见的GPU占用问题，即debug窗口未关闭导致GPU资源被占用。文章分享了一个简单的解决方案：只需关闭debug窗口即可释放GPU资源，避免影响后续的GPU使用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

看了很多博客，有些说的是加上

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

这两句，加了并没有用，之后发现......是因为之前的debug窗口没关，占用了GPU。哇，整了一下午。

所以。。。把debug窗口关了就行了。

 

问题处理failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED
smallwhite620451的博客
03-11 1024
failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 报警告问题的解决 MY question：总是抱这个错，但是我的gpu并没有被占用，找了一些方法，网上最多的那种方法总是提示ConfigProto有问题 然后找到了下面的解决方法，虽然也会跳红色的 但是最后不会提示显存不足，会正常训练！如果有谁知道这个红色的部分怎么解决，望告知，谢谢！ 转自：https://www.tqwba.com/x_d/jishu/202284.html
tensorflow-gpu版本运行出错：failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_INTERNAL_ERROR
布布汪的博客
06-15 5840
2020-06-15 20:50:15.674461: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:238] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_INTERNAL_ERROR 2020-06-15 20:50:15.675589: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:238] failed to create cublas handle: CUB
【解决问题】【Tensorflow】failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED
qq_45954434的博客
11-09 6417
【解决问题】【深度学习】failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED前言问题描述解决问题参考链接 前言 学了好多天的深度学习，终于学到使用gpu了，本来很开心，但是和同学聊天得知我的1660Ti跑深度学习，啥也不是，顿是不抱什么希望了，笔记本用来学习就好了，真跑深度学习还得用实验室电脑，哎 问题描述 使用gpu时出现了报错 2021-11-09 20:43:26.114720: I tensorflow/stream_executor/
【Tensorflow】failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED
一名混沌的大学生
03-04 429
CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED
解决 CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED（CUDA/cuBLAS 初始化失败）
最新发布
weixin_38241876的博客
06-14 492
2. 在 **"高级"** 选项卡 → **"性能"** → **"设置"** → **"高级"** → **"虚拟内存"** → **"更改"**。- **初始大小**：建议设为物理内存的 **1.5 倍**（如 16GB 内存可设为 24576 MB）。- **最大值**：建议设为物理内存的 **3 倍**（如 16GB 内存可设为 49152 MB）。1. 右键 **"此电脑"** → **"属性"** → **"高级系统设置"**。
failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED
spy14414的博客
11-29 312
环境：Tensorflow 1.13.1，cuda10, cudnn7.6，python3.7 我使用了两个模型用于识别与追踪，载入第二个模型时，出错了 报错如题 报错的最后一行： UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, s...
failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED
xiongzai2016的博客
11-26 2542
failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 错误解决方法
Tensorflow2.0 之Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED问题
01-20
在TensorFlow 2.0中，用户可能会遇到一个与CuDNN相关的错误，即"Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED"。这个错误通常发生在尝试使用GPU资源时，尤其是涉及到CuDNN（NVIDIA CUDA Deep Neural ...
【keras】CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED 和 failed to run cuBLAS routine cublas ，keras和tensflow-gpu版本的问题
qq_37791134的博客
03-01 2287
【报错】首先报错： could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED尝试解决： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44754046/article/details/97663626 在最开头添加： import tensorflow as tf config = tf.ConfigProto(gpu_o...
GPU 版 TensorFlow failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED
weixin_30908649的博客
08-01 206
原因： 使用 GPU 版 TensorFlow ，并且在显卡高占用率的情况下（比如玩游戏）训练模型，要注意在初始化 Session 的时候为其分配固定数量的显存，否则可能会在开始训练的时候直接报错退出。 解决方法： gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) sess = tf....
使用tensorflow2跑cnn的时候产生failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED错误
qq_35926606的博客
07-29 421
使用tensorflow2跑cnn的时候产生failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED错误 完整错误如下： 2021-07-29 13:26:37.067948: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:226] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 2021-07-29 13:26:37.093458
解决：failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED
Amigo_1997的博客
03-26 8577
今天测试tensorflow的GPU版本，但是发现一个问题同一个程序（卷积神经网络）为什么在anaconda里的jupyter里就可以飞速跑完，在使用anaconda环境的pycharm里面就会说显存不足呢？ 报错是：failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED（这就是显存不足的意思） 两个解决方案： （1） ...
failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 报错 （解决方法）
Welcome
11-16 2061
1.报错 问题：（来自GCN_Keras-master代码） 在Pycharm运行GCN_Keras代码的时候，报错： ①Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA 您的CPU支持该TensorFlow二进制文件未编译为使用的指令：AVX2 FMA 原因：成功解决Your CPU supports instructions that this TensorF.
failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 错误解决方法
weixin_30517001的博客
06-20 854
解决： config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config, ...) 还有这样的（固定分配）： gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fract...
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