tensorflow-cudnn内部错误：CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR的完美解决方案

本文档主要讨论了一个遇到的问题：在使用TensorFlow与CUDA进行深度学习时，用户遇到了"Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR"的错误。这个错误通常在尝试创建CUDA Deep Neural Network (cuDNN) 处理器时发生，cuDNN是NVIDIA提供的用于加速深度学习计算的库。 错误日志显示，尽管在尝试加载cuDNN动态库（libcudnn.so.7）和CUBlas库（libcublas.so.10.0）时，系统成功打开了它们，但在创建cuDNN处理程序时却遭遇了CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR。这种错误可能是由于cuDNN内部的某个组件出现了问题，或者与CUDA、驱动程序或TensorFlow本身的兼容性问题有关。 解决此问题的方法并非直接修改GPU配置或降低CUDA和cuDNN版本，因为这些方法在作者尝试过之后并未见效。一个有效的方法是利用Docker容器来运行TensorFlow-gpu，这可以在隔离的环境中避免环境变量冲突。然而，这可能带来不便，特别是对于经常需要与主机环境交互的开发者。 更为推荐的做法是在Anaconda的虚拟环境中使用conda安装TensorFlow-gpu。这样可以确保安装的TensorFlow版本与虚拟环境中的CUDA和cuDNN版本匹配，不会影响到主机环境已有的版本。通过指定安装特定版本的TensorFlow，可以有效地避免因版本不兼容导致的cuDNN创建失败。 总结来说，要解决这个问题，关键在于： 1. 避免全局环境的混乱，尤其是在多版本软件共存的情况下。 2. 使用Anaconda的虚拟环境来隔离TensorFlow的安装，指定其与cuDNN和CUDA的兼容版本。 3. 在遇到类似错误时，不要急于降级或随意更改系统设置，而是先确认是否是版本兼容性问题。 遵循这些步骤，可以有效地定位并解决"Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR"这一问题，从而确保TensorFlow在GPU环境中的稳定运行。