【踩坑随笔】Tensorflow-GPU训练踩坑

已于 2024-10-18 16:16:36 修改
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分类专栏： 踩坑随笔 文章标签： tensorflow 人工智能 python
于 2024-10-17 20:47:46 首次发布
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一个无语的坑，4060单卡训练，8G内存本来就不够，还没开始训练就已经爆内存了，但是居然正常跑完了训练，然后一推理发现结果就是一坨。。。往回翻日志才发现原来中间有异常。

首先解决第一个问题：Could not load dynamic library 'cupti64_112.dll'
在这里插入图片描述
解决方法参考TensorFlow训练中保存tensorboard中cupti丢失问题解决，总结一下就是找到cupti64_2020.2.1.dll复制到cuda安装路径的bin目录下，并重命名为缺的这个cupti64_112.dll

最坑的来了，OOM了但是还是能正常训练完，但是结果保存的权重必然是有问题的

UserWarning: Converting sparse IndexedSlices(IndexedSlices(indices=Tensor("training/SGD/gradi
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30系显卡配置tensorflow1.x环境
TTMer's blog:
12-07 5749
说明： nvidia 30系显卡仅支持cuda11.0及以上版本，对应cudnn最低版本为8.0，tf版本为2.4.0 在win系统中无法实现30系显卡运行tf1的代码 该教程使用的环境如下： Ubuntu20.04 3060 显卡 cuda 11.1 cudnn 8.0.5 python 3.6 tensorflow 1.15 其中 python 版本和 tensorflow 版本是固定的 简陋的目录 安装显卡驱动 安装cuda 安装cudnn 安装python(直接略过，我使用的cond.
【踩坑随笔】win11基于Tensorflow2.5GPU版跑通MaskRCNN的Demo纯小白版
RIKI_1
10-22 838
本段是碎碎念吐槽不喜欢可以直接跳过本段看后面的部分或直接划走，最近在学实例分割，小白入门，但是找到的教程啥的环境都很旧，虽然可以建虚拟环境但是还要适配CUDA版本真的很麻烦（不得不吐槽tensorflow和Pytroch版本的兼容性，已经安了无数个CUDA版本了切来切去也不知道哪天会崩），甚至CUDA驱动也有可能不适配，如果不按官方代码的环境版本那么结果就有可能环境的坑一个接一个，小白的天崩开局。。。。舍得花钱就直接在服务器上配确实方便很多，服务器版教程可以移步这篇。
优快云的第一篇 tensorflow-gpu版本的各种坑坑
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03-04 1397
这里找了好多解决的办法http://blog.youkuaiyun.com/love_code_love_life/article/details/77160345http://blog.youkuaiyun.com/zhangjing_angry/article/details/78334486http://blog.youkuaiyun.com/sb19931201/article/details/53648615非常感谢这些大...
如何避开tensorflow_gpu安装的坑
yolan6824的博客
09-11 261
安装tensorflow_gpu版的时候，经常会出现版本跟tensorflow要求不一致的问题，想我当时安装cuda和cudnn可是天上地下足足安装了三个版本。。 那么如何避免入这个坑，那肯定就是看tensorflow本人要求的是什么版本咯（版本不一致就是死活用不起来） anaconda3前面的是anaconda3安装的路径 进入这个路径，找到bulid_info.py这个文件 ...
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04-01 944
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桌面端 4060 Tensorflow 或 Pytorch 检测不到 GPU 解决办法
做一做笔记，做一做总结
11-27 8256
这里我直接给出结论：大概率是tensorflow的版本安装得太高了，将版本降到2.10.0，并且将CUDA和cudnn的版本对齐（高了的话记得先卸载干净），我将我对齐的版本贴上。但是，好像从某个版本开始，tf就不区分CPU版和GPU版了，所以这个问题通过 install tensorflow-gpu 解决的方法已经过时了。当前时间是2023年11月27日，请注意本文的时效性，保不齐后续出现某个组件的更新能够直接解决这个问题。那么恭喜，说明你的tf仅仅是检测不到GPU设备，CPU设备还是能够检查到的。
【踩坑随笔】Mask_RCNN基于服务器环境跑通Demo成功版
RIKI_1
10-25 877
踩过的坑一个接一个，最后放弃在window环境下去尝试了，看到的大多有效的教程也都是ubuntu系统下的，鉴于我的电脑空间不够造了而且安双系统操作不当可能会导致本来的系统崩溃，所以干脆直接服务器租卡了，本文的环境亲测成功并且目前跑通Demo很顺利没有什么坑，记录一下仅供参考。
tensorflow随笔-随机数
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