我对 tensorflow 有点陌生..所以请对我温柔点.. 我在创建第二个在已经工作的 GPU 上加载 tensorflow 的进程时遇到问题。
我得到的错误是:
\cuda\cuda_dnn.cc:385] could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
\cuda\cuda_dnn.cc:392] error retrieving driver version: Permission denied: could not open driver version path for reading: /proc/driver/nvidia/version
\cuda\cuda_dnn.cc:352] could not destroy cudnn handle: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
\kernels\conv_ops.cc:532] Check failed: stream->parent()->GetConvolveAlgorithms(&algorithms)
\cuda\cuda_dnn.cc:385] could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
硬件详细信息:
super micro - 4028GR-TRT
8 GPU's 1080
CUDA: 8
cudnn: 5.1
windows: 10
tensorflow: 0.12.1 / 1.0.1
我的电脑应该没有问题
windows 7
gpu 1070
cuda 8
cudnn 5.1
tensorflow 0.12.1
有人可以告诉我为什么在我的电脑上一切正常，但在大型电脑(超微)上却不行？
这可能是 Windows/驱动程序问题吗？
我尝试更新 NVIDIA 驱动程序..没有帮助..
最佳答案
TensorFlow 并不总是擅长与其他进程(包括其自身的其他实例!)共享 GPU。典型的解决方法是使用 %CUDA_VISIBLE_DEVICES% 环境变量来防止两个进程在同一 GPU 上发生冲突。例如:
C:\>set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
C:\>python tensorflow_program_1.py
在另一个命令提示符中，您可以告诉 TensorFlow 使用不同的 GPU，如下所示:
C:\>set CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
C:\>python tensorflow_program_2.py
关于cuda - 带有 tensorflow 、Windows 的多进程多 GPU，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42888736/