无法创建 cudnn 句柄：CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR - C 编程语言

如果你是一名使用C语言进行深度学习开发的程序员，那么你可能会遇到无法创建cudnn句柄的问题，错误信息通常为 CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR。

这个错误信息通常表示以下两个问题之一：

1. 没有正确安装 NVIDIA CUDA 和 cuDNN 库

2. GPU 内存不足

在这篇文章中，我们将讨论如何解决这些问题。

没有正确安装 NVIDIA CUDA 和 cuDNN 库

如果你第一次安装 NVIDIA CUDA 和 cuDNN 库，那么你需要确保安装了正确的版本。首先，你需要查看你的 GPU 支持的 CUDA 版本，然后根据官方文档下载和安装相应版本的 NVIDIA CUDA。

在安装 NVIDIA CUDA 之后，你需要下载并安装相应版本的 cuDNN 库。此时需要确保将 cuDNN 库复制到正确的 CUDA Toolkit 目录下，例如/usr/local/cuda-10.2/。

安装完成后，你需要在你的 C 代码中添加以下头文件和链接库：

#include <cuda_runtime.h>
#include <cudnn.h>

链接库：

-lcudnn -lcublas

GPU 内存不足

当你的程序运行时，如果遇到 CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 错误，通常是由于 GPU 内存不足引起的。你可以使用 nvidia-smi 命令查看 GPU 内存使用情况，如果 GPU 内存不足，你需要尝试以下几种方法：

1. 减小 batch size

2. 减小模型大小

3. 使用更高效的算法

4. 添加更多 GPU 内存

关于添加更多 GPU 内存，通常可以通过更新显卡或者购买更高内存的显卡来解决。此外，在训练模型之前，你需要先评估模型大小和 batch size，以便避免出现内存不足的问题。

总结：

在 C 语言开发深度学习应用程序中，遇到 CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 错误通常是由于没有正确安装 NVIDIA CUDA 和 cuDNN 库，或者 GPU 内存不足引起的。通过正确安装库文件和调整 batch size 和模型大小等参数，你可以轻松解决这些问题。