algorithm - 无法创建 cudnn 句柄 : CUDNN STATUS INTERNAL ERROR

Question

我正在尝试在 python 3 中创建机器学习。但后来我试图编译我的代码，我在 Cuda 10.0/cuDNN 7.5.0 中遇到了这个错误，有人可以帮我解决这个问题吗？

RTX 2080

我在:喀拉斯 (2.2.4)tf-nightly-gpu (1.14.1.dev20190510)

Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

代码错误:tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError:获取卷积算法失败。这可能是因为 cuDNN 初始化失败，所以尝试查看上面是否打印了警告日志消息。

这是我的代码:

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(50, 50, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='softmax'))

model.summary()

model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x, y, epochs=1, batch_size=n_batch)

OOM when allocating tensor with shape[24946,32,48,48] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc

Answer 1

使用 Tensorflow 2.0、CUDA 10.0 和 CUDNN 7.5，以下对我有用:

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)

还有一些使用过时的 Tensorflow 1.x 语法的其他答案(例如 venergiac 的答案)。如果您使用的是最新的 tensorflow，则需要使用我在此处提供的代码。

如果出现以下错误:

Physical devices cannot be modified after being initialized

那么问题将通过将 gpus = tf.config ... 行直接放在导入 tensorflow 的位置下方来解决，即

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)