安装tensorflow后运行程序可能会报错Could not load dynamic library 'cudart64_100.dll';等类似问题,有可能是没有安装Microsoft Visual C++ ,可以到下面网站下载Microsoft Visual C++ Redistributable,下载后执行重启电脑即可: Latest supported Visual C++ Redistributable downloads 同时装了Tensorflow CPU和GPU版本后可以选...
有时候重启后又找不到GPU。此时不要慌,用pip install依次重新安装CUDA和cuDNN,再重装tensorflow即可。 anaconda下安装PyTorch,只需要根据自己的配置,选好conda install的内容即可: conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia 但安装后可能报错: PyTorch Error loading "\lib...
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...
这是调用GPU时,显存分配遇到了问题。比较保险的方式是在模型训练之前为tensorflow或者keras分配显存空间,tensorflow就用如下语句创建session gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) sess= tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 而keras就在引入keras时进行参数设置: ...
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, ...
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...
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...
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... ...