报错解决：could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED

迈不过友情╰ 2023-06-16 01:56 72阅读 0赞

# ![20191009191333910.png][][日萌社][Link 1] #

[人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）][AI_Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle]

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执行时报错：could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED
    解决方式一：GPU占用问题导致的，keras框架（Tensorflow backend） 设置GPU按需分配：
    		import tensorflow as tf
    		from keras import backend as K
    		config = tf.ConfigProto()
    		config.gpu_options.allow_growth=True
    		sess = tf.Session(config=config)
    		K.set_session(sess)
    
    解决方式二：
        physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
        assert len(physical_devices) > 0, "Not enough GPU hardware devices available"
        tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
    
    解决方式三：
        os.environ['TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH'] = 'true'
    
    解决方式四：
        """
        0表示指定第一块GPU，1表示指定第二块GPU，以此类推。
        如果只有一块GPU，却指定数字1，并不是0的话，那么会变成使用CPU运行。
        """
        os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

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[Link 1]: http://www.rimengshe.com/
[AI_Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle]: https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/88867161