在 Python 3.8 上运行 Tensorflow 2、Cuda 10.1 双 GPU 设置。 GPU被tf2识别，然后最初出现错误找不到cupti64_101.dll(CUDA库)
将 cupti64_101.dll 复制到 libx64 后(此解决方案来自另一个问题)，Tensorflow 现在可以看到 cupti64_101.dll，但我现在收到不同的错误:
2020-07-31 15:31:59.563093: E tensorflow/core/profiler/internal/gpu/cupti_tracer.cc:1408] function cupti_interface_->Subscribe( &subscriber_, (CUpti_CallbackFunc)ApiCallback, this)failed with error CUPTI_ERROR_INSUFFICIENT_PRIVILEGES
2020-07-31 15:31:59.571779: E tensorflow/core/profiler/internal/gpu/cupti_tracer.cc:1447] function cupti_interface_->ActivityRegisterCallbacks( AllocCuptiActivityBuffer, FreeCuptiActivityBuffer)failed with error CUPTI_ERROR_INSUFFICIENT_PRIVILEGES
2020-07-31 15:31:59.580274: E tensorflow/core/profiler/internal/gpu/cupti_tracer.cc:1430] function cupti_interface_->EnableCallback( 0 , subscriber_, CUPTI_CB_DOMAIN_DRIVER_API, cbid)failed with error CUPTI_ERROR_NOT_INITIALIZED
我更改了 cupti64_101.dll 的权限，以授予所有应用程序完全权限。但仍然出现这些错误。 请问哪些文件需要什么权限才能解决这些错误消息？
最佳答案
所需的权限与驱动程序权限相关。如上所述here ，CUPTI 库要求运行用户有权访问驱动程序性能计数器和分析寄存器。
Windows上设置权限的解决方案:
在 Nvidia 控制面板上，有一个开发人员管理 GPU 性能计数器部分。默认切换仅限管理员用户访问 GPU 性能计数器。但您必须选择“允许所有用户访问 GPU 性能计数器”。切换后，cupti dll 的访问权限将得到解决。 –
关于Tensorflow 警告 - 权限不足 : 'cupti64_101.dll' ; dlerror: cupti64_101. dll，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/63189587/