CUDNN错误：cudnn_status_not_initialized

简介

当使用深度学习框架或者相关的GPU加速库时，可能会遇到CUDNN错误：cudnn_status_not_initialized，这是因为CUDNN（CUDA Deep Neural Network库）没有被初始化。

原因

CUDNN错误：cudnn_status_not_initialized通常是由以下原因造成：

• 没有加载CUDNN库
• 没有正确初始化CUDNN库
• 使用GPU的次序有误

解决方法

以下是您可以尝试的一些解决方法：

1. 检查CUDNN的安装和路径

首先，您需要确保您已经正确安装了CUDNN库，并且路径正确。如果路径不正确，代码将无法找到CUDNN库。

2. 初始化CUDNN库

在代码中，您需要设置正确的CUDNN版本，并调用以下代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import backend as K

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)
K.set_session(session)

这将初始化您的CUDNN库。

3. 检查GPU的次序

如果您有多个GPU，则需要在代码中设置正确的GPU次序。您可以通过以下代码检查可用的GPU:

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

这将列出可用的所有GPU。确保您在代码中选择了正确的GPU。

4. 检查CUDA版本

确保您安装了与您使用的深度学习框架匹配的CUDA版本。大多数深度学习框架都有特定版本的CUDA需求。

5. 安装CUDNN

如果您没有安装CUDNN，您需要先安装它。您可以从NVIDIA的官方网站下载CUDNN。

结论

CUDNN错误：cudnn_status_not_initialized通常是由于CUDNN库没有被正确初始化所引起的。我们可以通过上述解决方法来解决此问题。