Question

我对张力流有点新意，所以请对我温柔...... 我在创建第二个进程时遇到问题，该进程在已经运行的GPU上加载张量流。

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

我的电脑应该不是问题

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都好，但不是在大电脑上（超微）？

这可能是windows / driver问题吗？

我尝试更新NVIDIA驱动程序..没有帮助......

Answer 1

TensorFlow并不总是善于与其他进程共享GPU（包括其他实例！）。典型的解决方法是使用%CUDA_VISIBLE_DEVICES%环境变量来防止这两个进程在同一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下，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

多进程多GPU，具有tensorflow，windows

1 个答案: