本人遇到此问题是由于Cuda版本和显卡不匹配导致的，通过重新安装Cuda和相对应的Tensorflow-GPU得以解决。
1. CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: tensorflow 在执行过程中会默认使用全部的 GPU 内存,给系统保留 200 M,但是在我的系统上会在分配内存时被拒绝导致报错,因此我们可以使用如下语句指定 GPU 内存的分配比例: #配置每个 GPU 上占用的内存的比例gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.95) ses...
接下来,在计算机系统属性的“高级”页签中,点击进入“环境变量”配置,检查系统变量的Path中是否存在指向C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\bin的变量;如果不存在,请创建一个。 操作完成后,我们可以在CMD命令提示符或PowerShell运行以下命令检查cuDNN是否安装成功,正常应该可以看到NVCC(NVIDIA C...
Could not load dynamic library 'cudnn64_7.dll'; dlerror: cudnn64_7.dll not found yes,各位看到的是一条报错信息,就是这条报错导致我输出False,我当时最后发现这玩样然后改完后有点想口吐芬芳,就说啊,其他框架可以调用GPU,咋就你TF不行。这段报错出现在tf.test.is_gpu_available()的输出里,可以仔细...
刚开始选择了低一些的版本7.1.4,然后成功给我报错说版本太低,哦吼~ 解压下载的文件,将文件夹里的内容拷贝到CUDA的安装目录并覆盖相应的文件夹 CUDA拷贝目录:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2 5. 安装tensorflow 我选择的1.10.0,其他的也是可以的, ...
在Tensorlfow课程答疑过程中,一个很常见的错误就是显存分配错误。 常常会包含如下的错误提示: Interal Error:Blas GEMM launch failed. 这个错误是GPU显存分配错误,也就是说显存不足造成的。 这里有两种情况, 第一,你的数据很小,却产生这个报错。 这是由于 Tensorflow 默认申请可使用的全部显存,当tensorflow程序运...
per_process_gpu_memory_fraction=0.5 1. 是指为该程序分配使用的显卡其内存不超过总内存的 0.5倍。 --- 发生该问题的原因: Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 这个问题大部分是因为RTX显卡不兼容它出生前的接口有关。 对上面代码中对 tensor 进行运算的代码中feed...
测试用import tensorflow时,报错 UserWarning:h5py is running against HDF5 1.10.5 when it was built against 1.10.4,this may cause problem 这是conda里的h5pf包与安装的tensorflow-gpu 2.1.0不兼容引起的问题。 (好像我被打脸了) 解决办法是:利用pip删除掉现有的h5pf,然后重新安装一个... ...
前言:笔者使用的gpu是gtx1070 一句话概括,cuda以及cudnn的版本不对应 踩坑过程:在官网按照其推荐配置,下载了cuda10.1以及cudnn7.6.0.64,使用anaconda安装python3.6,pip安装tensorflow-gpu1.13.1。结果出现无法找到dll的报错。具体如下: Traceback (most recent call last): ...