Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED问题

本文详细介绍了在使用TensorFlow 1.12.0、CUDA 9.0、cuDNN 7.0环境下,遇到Couldnotcreatecudnnhandle:CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED错误的解决方案。问题源于GPU的重复调用,特别是在Keras中调用GPU时,若存在gpu:0被占用的情况,将导致错误。解决方法是在程序中统一GPU调用,避免重复使用,确保GPU资源的有效管理。

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Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

我的环境:
cuda9.0、cudnn7.0、tensorflow1.12.0、python3.6、RTX2060、Windows10

出现这个问题不要慌

1、确保cudnn和cuda已经装上了。
2、环境变量检查一遍。
在这里插入图片描述
3、确保前面没有问题下面说解决办法:
之前看好多博主都说是tensorflow版本太低导致的,我并没有立马更新tensorflow,检查一下程序发现,我的程序对GPU进行了二次调用。
在这里插入图片描述
我的主要是因为keras里面调用GPU然后存在gpu:0被占用,就会报错;我把我需要调用的地方都写到了这个sess里面,保证GPU不重复调用就行了。

cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED错误通常是由于多种原因引起的。根据引用\[1\]中的描述,这个错误可能与PyTorch的版本与cuda版本不匹配无关。引用\[2\]中提到,这个错误可能是由于输入的label值超出了值域所导致的。在这种情况下,网络要求的label应该在0到8之间,但是输入的label值域不正确,因此导致了错误。另外,引用\[3\]中指出,这个错误也可能是由于模型输出有问题,例如关系类别数量定义错误导致的。因此,要解决cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED错误,你可以尝试以下几个步骤: 1. 确保PyTorch和cuda的版本匹配。 2. 检查输入的label值是否在正确的值域内。 3. 检查模型的输出是否正确,例如关系类别数量是否定义正确。 通过逐步排查这些可能的原因,你应该能够解决cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED错误。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED](https://blog.youkuaiyun.com/liaoningxinmin/article/details/119139840)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED【解决方法】](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_47675950/article/details/120437087)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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