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。

相关问题

Unexpected error calling cuDNN: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED.

这个错误通常表示在使用cuDNN时遇到了问题。有几个可能的原因：

1. GPU内存不足：可能需要减少批量大小或减小模型的大小。

2. cuDNN版本与CUDA版本不兼容：请确保使用的cuDNN版本与CUDA版本兼容，并按照官方文档正确安装。

3. 数据类型不匹配：请确保输入数据的数据类型与模型期望的数据类型匹配。

4. 损坏的cuDNN安装：重新安装cuDNN并确保安装过程中没有出现任何错误。

如果以上方法都不能解决问题，可以尝试重新安装CUDA和cuDNN，并确保与您的GPU兼容。另外，还可以尝试在其他机器上运行您的代码，看看问题是否也存在于其他机器上。

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。