[PYTHON] Umgang mit Cudnn-Handle konnte nicht erstellt werden: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR in Tensorflow v2.x.

Umgebung

Ausführung

• Tensorflow: 2.1.0
• Ubuntu: 18.04
• python: 3.6.8
• CUDA: 10.0.130
• cuDNN: 7.6.5

Ursache

Problem bei der Speicherzuweisung des Tensorflow-GPU. ich denke, dass

Bewältigung

Wenn Sie die Speicherzuordnung mit dem folgenden Code einschränken

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
  # Restrict TensorFlow to only use the first GPU
  try:
    tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')
    logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU')
    print(len(gpus), "Physical GPUs,", len(logical_gpus), "Logical GPU")
  except RuntimeError as e:
    # Visible devices must be set before GPUs have been initialized
    print(e)

Es wurde geheilt, indem auf ↓ unten gewechselt wurde.

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
  try:
    # Currently, memory growth needs to be the same across GPUs
    for gpu in gpus:
      tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
    logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU')
    print(len(gpus), "Physical GPUs,", len(logical_gpus), "Logical GPUs")
  except RuntimeError as e:
    # Memory growth must be set before GPUs have been initialized
    print(e)

Details (Tensorflow Official Doc)

andere

• Befehlsausführung: Fehlerbehandlung [Cudnn-Handle konnte nicht erstellt werden: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR] --TF1-Serie: Was tun, wenn die Fehlermeldung angezeigt wird, dass kein Cudnn-Handle erstellt werden konnte: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR in TensorFlow