[完美解决]Failed to get convolution algorithm. This is probably.......CUDA_ERROR_LAUNCH_FAIL

zx超

于 2021-03-20 12:27:59 发布

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分类专栏： python/相关配置问题文章标签： tensorflow

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本文介绍了当遇到显卡内存溢出导致程序无法运行的问题时的两种解决方案：一是释放显卡资源；二是通过调整TensorFlow会话配置实现显存按需分配。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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./////////CUDA_ERROR_LAUNCH_FAIL

当出现这l两个问题的时候，这大概就是你的显卡爆了，有两种方式解决：
①可以关掉其他运行的代码，腾出一定空间，有可能解决问题，主要取决你的现在运行的代码用的显卡的大小。如果还报错，就继续下一步，也可以直接下一步。
②在运行前加入这两行代码问题就解决了：

import os
os.environ["TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH"] = "true"
或
config = tf.ConfigProto()#tf.ConfigProto()函数在创建session的时候，用来对session进行参数配置
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)

总结：出现的原因，主要是默认开启Tensorflow的session之后，就会占用几乎所有的显存，因此我们需要重新设置：让他们按需分配os.environ[“TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH”] = “true”，并可以指定一个GPUos.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0”，让gpu分配比较好，就不会出现这个问题了。