tf2报错cudnn初始化错误

最新推荐文章于 2025-03-22 15:49:32 发布
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当使用TensorFlow 2.0（TF2.0）时，可能会遇到cudnn初始化错误，尤其是在RTX20系列显卡上。这通常由于显存不足引起。为了解决这个问题，可以采取设置显存增长策略，让TF按需分配显存而非一次性占用所有。通过在代码中添加特定片段，可以避免爆显存的问题。

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

报错如下：

Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize

首先检查自己的cudnn是否安装成功，在一切安装设置都正确的情况下，就是显存不足导致的。

原因：

TF2.0对RTX20系列显卡支持不是很好，容易爆显存，所以设置成用多少占多少显存,而不是一次性全占了(默认)。

解决办法：加入以下代码片段

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
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