【使用TensorFlowGPU报错】CUDA runtime implicit initialization on GPU:0

giaming023

于 2021-03-29 10:35:18 发布

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分类专栏： deep learning TensorFlow

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本文探讨了在服务器部署程序时遇到的CUDA Out of Memory错误，原因在于同时安装了PyTorch和TensorFlow在同一个虚拟环境中。解决方法是建议将这两个库分开安装于不同虚拟环境以避免资源竞争。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

我在CPU上能够正常运行，但是当我把自己的程序部署到服务器上面的时候，发现出现错误：

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: CUDA runtime implicit initialization on GPU:0 failed. Status: out of memory

参考了这篇文章,报错的原因是我将pytorch和TensorFlow都装在了一个虚拟环境当中了，导致pytorch和TensorFlow冲突。解决办法就是将pytorch和TensorFlow安装在两个不同的虚拟环境当中。

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