模型训练错误:Failed to get convolution algorithm,This is probably because cuDNN failed to initialize.
一、问题:
最近在利用keras训练模型的时候出现以下错误,开始一看以为是cuDNN的版本不对,更换后还是没有效果,后面在网上查找后发现是显存的问题,更改为动态分配内存就可以了。
二、解决方法:
在训练的脚本开头添加以下代码进行动态分配内存,然后重新运行就可以。
import tensorflow as tf import keras config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True keras.backend.tensorflow_backend.set_session(tf.Session(config=config))
三、运行环境
- keras: 2.2.4
- tensorflow-gpu: 1.14.0
- CUDA: 10.0.130
- cudnn: 7.6.3
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 探究高空视频全景AR技术的实现原理
· 阿里最新开源QwQ-32B,效果媲美deepseek-r1满血版,部署成本又又又降低了!
· AI编程工具终极对决:字节Trae VS Cursor,谁才是开发者新宠?
· 开源Multi-agent AI智能体框架aevatar.ai,欢迎大家贡献代码
· Manus重磅发布:全球首款通用AI代理技术深度解析与实战指南
· 被坑几百块钱后,我竟然真的恢复了删除的微信聊天记录!