如何避免CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED错误的发生?

时间: 2023-11-13 21:05:53 浏览: 33
避免CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED错误的发生,可以从以下几个方面入手: 1. 确认cuda、cudnn、显卡驱动、torch版本是否匹配; 2. 确认程序是否正确地初始化了cudnn; 3. 确认程序是否正确地释放了cudnn资源; 4. 确认程序是否正确地使用了cudnn API。 如果以上几个方面都没有问题,可以尝试重启程序或者重启电脑来解决该问题。
相关问题

cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED错误通常是由于多种原因引起的。根据引用\[1\]中的描述,这个错误可能与PyTorch的版本与cuda版本不匹配无关。引用\[2\]中提到,这个错误可能是由于输入的label值超出了值域所导致的。在这种情况下,网络要求的label应该在0到8之间,但是输入的label值域不正确,因此导致了错误。另外,引用\[3\]中指出,这个错误也可能是由于模型输出有问题,例如关系类别数量定义错误导致的。因此,要解决cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED错误,你可以尝试以下几个步骤: 1. 确保PyTorch和cuda的版本匹配。 2. 检查输入的label值是否在正确的值域内。 3. 检查模型的输出是否正确,例如关系类别数量是否定义正确。 通过逐步排查这些可能的原因,你应该能够解决cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED错误。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED](https://blog.csdn.net/liaoningxinmin/article/details/119139840)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED【解决方法】](https://blog.csdn.net/weixin_47675950/article/details/120437087)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED是一个与CUDA深度神经网络库(cuDNN)相关的错误代码。它表示cuDNN尚未初始化。cuDNN是由NVIDIA提供的用于加速深度神经网络计算的库。 要解决这个问题,你可以检查以下几个方面: 1. 确保你已经正确地安装了CUDA和cuDNN。请确保你使用的cuDNN版本与你的CUDA版本兼容。你可以参考NVIDIA的文档来了解版本兼容性要求。 2. 确保你在使用cuDNN之前已经正确地初始化了CUDA。你可以使用cudaSetDevice()函数来选择使用的GPU设备,并且使用cudaDeviceSynchronize()函数来确保CUDA初始化完成。 3. 如果你使用的是深度学习框架,例如TensorFlow或PyTorch,确保你在代码中正确地配置了cuDNN。这通常涉及设置相应的环境变量或配置文件。 如果以上步骤都没有解决问题,可以尝试重新安装CUDA和cuDNN,并确保按照官方文档进行正确的配置和初始化。如果问题仍然存在,可能需要更多的具体信息来进一步定位和解决问题。

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