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。

相关问题

cudnn_status_not_initialized

"cudnn_status_not_initialized" 意味着cuDNN（NVIDIA的CUDA动态神经网络库）没有被正确初始化。可能是由于没有在程序中调用cudnnCreate()函数导致的。

CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED `

CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED是cuDNN库的一个错误状态码，表示cuDNN库尚未被正确初始化。

在给定的情况下，程序异常结束后再次运行时出现了这个错误，很可能是因为之前的异常结束导致了cuDNN库的未正确初始化。解决这个问题的一个常见方法是重新初始化cuDNN库。有时候，重新启动计算机也可以解决这个问题。

如果重新初始化cuDNN库或者重启计算机都不能解决问题，你可以尝试检查cuDNN库的版本与其他相关软件的兼容性。确保你使用的cuDNN库版本与其他深度学习框架和工具的要求相匹配。另外，还可以尝试更新cuDNN库到最新版本，以获得更好的兼容性和性能。

如果问题仍然存在，你可以查看相关的错误信息和日志，以获取更详细的信息，从而进一步诊断和解决问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>