Unexpected error calling cuDNN: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED.
时间: 2023-10-28 17:22:11 浏览: 52
抱歉,我无法提供关于 cuDNN 错误的具体解决方案。这个错误通常与 GPU 的驱动程序或 cuDNN 库的版本不兼容有关。你可以尝试以下步骤来解决这个问题:
1. 确保你的 GPU 驱动程序是最新的,并且与 cuDNN 库版本兼容。
2. 检查你的 cuDNN 库是否正确安装并配置。确保你使用的是与你的 GPU 和 CUDA 版本相匹配的 cuDNN 版本。
3. 重新编译你的代码,并确保你按照正确的顺序链接 cuDNN 库。
如果以上方法无效,我建议你在相关的开发者社区或论坛上寻求帮助,以获取更具体的支持和解决方案。
相关问题
matlab显示Unexpected error calling cuDNN: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED.如何解决
这个错误通常是由于cuDNN库的版本与当前使用的GPU驱动程序不兼容或者GPU内存不足导致的。以下是一些可能的解决方法:
1. 更新cuDNN库:如果您的cuDNN库已过时,请尝试更新到最新版本。您可以从NVIDIA官网下载最新版本的cuDNN库。
2. 检查GPU驱动程序:请确保您的GPU驱动程序已更新到最新版本,并且与您当前使用的cuDNN库版本兼容。
3. 减少GPU内存使用:尝试减少您的程序使用的GPU内存,可以通过减少批次大小、减少模型大小等方式实现。
4. 检查硬件问题:如果上述解决方法都无效,请检查您的GPU是否存在硬件问题,例如故障的显存或者其他硬件问题。
错误使用 nnet.internal.cnngpu.convolveForward2D Unexpected error calling cuDNN: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED.
这个错误可能是由于使用 cuDNN 库时发生了执行失败。这可能是由于输入数据的维度不正确或者其他问题导致的。
以下是可能的解决方案:
1. 检查输入数据的维度是否正确,包括输入张量的大小、通道数、批次大小等等。
2. 确保您的 GPU 驱动程序和 cuDNN 库都是最新版本。
3. 您还可以尝试减少批次大小或输入张量的大小来减少内存使用量。
如果以上方法无法解决问题,您可以尝试使用 TensorFlow 的 `tf.debugging.enable_check_numerics` 函数来检查是否存在无效数字或 NaN 值。您还可以在 TensorFlow 中开启调试模式,以便更好地调试代码并查找问题。