Question

系统信息

OS Platform and Distribution : Windows 10 Pro
TensorFlow installed from (source or binary): Source and Binary (tried both)
TensorFlow version: 1.12
Python version: 3.6.6
Installed using virtualenv? pip? conda?: pip and conda (tried both)
Bazel version (if compiling from source): 0.16.1
CUDA/cuDNN version: Cudnn - 7.4.2 , CUDA- 10.0
GPU model and memory: GeForce RTX 2070

我是生物学的博士研究生，所以我不是Python，tensorflow或深度神经网络方面的专家。我目前正在尝试使用去年（https://github.com/talmo/leap）发布的深度学习算法来分析小鼠的行为。到目前为止，我已经使用了Quadro P400，并且在CUDA 9.0上运行良好。但是，我购买了RTX 2070，因为我需要更多的计算能力。由于RTX卡仅与CUDA 10.0兼容，因此我尝试执行全新安装（计算机与以前不同，这是一台全新的计算机），但是几天来我一直遇到此问题，到目前为止我还无法完成找到解决方法。我尝试了https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/24828中提到的不同解决方案。我还尝试通过遵循https://www.pytorials.com/how-to-install-tensorflow-gpu-with-cuda-10-0-for-python-on-windows/来编译自己的tensorflow并成功，但是尝试运行该算法时遇到了相同的错误。

我尝试了不同版本的Cdunn，基本上是cuda 10.0的所有版本，Python的其他版本（3.7.1、3.6.4）和Tensorflow（1.13.1，每晚构建）。

我不知道下一步该怎么做，所以我请求您的帮助。

提供在遇到问题之前执行的命令/步骤的确切顺序

其他任何信息/日志

总参数：592,066 可训练的参数：592,066 不可训练的参数：0

创建的文件夹：C：\ Users \ dieudon \ Downloads \ models \ 190512_222333-n = 17 时代1/15 追溯（最近一次通话）： _do_call中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py”，行1334 返回fn（* args） _run_fn中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py”，行1319 选项，feed_dict，fetch_list，target_list，run_metadata） _call_tf_sessionrun中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py”，行1407 run_metadata） tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError：无法获取卷积算法。这可能是因为cuDNN初始化失败，所以请尝试查看上面是否打印了警告日志消息。 [[{{node conv2d_1 / convolution}} = Conv2D [T = DT_FLOAT，_class = [“ loc：@ training / Adam / gradients / conv2d_1 / convolution_grad / Conv2DBackpropFilter”]，data_format =“ NCHW”，膨胀= [1、1 ，1、1]，padding =“ SAME”，步幅= [1、1、1、1]，use_cudnn_on_gpu = true，_device =“ / job：localhost /副本：0 / task：0 / device：GPU：0” ]（培训/ Adam / gradients / conv2d_1 / convolution_grad / Conv2DBackpropFilter-0-TransposeNHWCToNCHW-LayoutOptimizer，conv2d_1 /内核/读取）]] [[{{node loss / mul / _287}} = _Recvclient_terminated = false，recv_device =“ / job：localhost /副本0 / task：0 / device：CPU：0”，send_device =“ / job：localhost /副本： 0 /任务：0 /设备：GPU：0“，send_device_incarnation = 1，tensor_name =” edge_1575_loss / mul“，tensor_type = DT_FLOAT，_device =” /作业：localhost /副本：0 /任务：0 /设备：CPU：0 “]]

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

回溯（最近通话最近）：文件“ C：\ Users \ dieudon \ Desktop \ Matlab \ leap-master \ leap \ training.py”，行276，在 clize.run（火车）在调用中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ sigtools \ modifiers.py”，第158行返回self.func（* args，** kwargs）运行中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ clize \ runner.py”，行360 ret = cli（* args）调用中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ clize \ runner.py”，第220行 return func（* posargs，** kwargs）火车上的“ C：\ Users \ dieudon \ Desktop \ Matlab \ leap-master \ leap \ training.py”文件，第255行 viz_grid_callback 包装中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ keras \ legacy \ interfaces.py”，行91 return func（* args，** kwargs）在fit_generator中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ training.py”，第2230行 class_weight = class_weight）在train_on_batch中的第1883行中，文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ training.py” 输出= self.train_function（ins）在调用中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ keras \ backend \ tensorflow_backend.py”，第2482行 ** self.session_kwargs）运行中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py”，第929行 run_metadata_ptr） _run中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py”，行1152 feed_dict_tensor，选项，run_metadata） _do_run中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py”，行1328 run_metadata） _do_call中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py”，行1348 提高类型（e）（node_def，op，消息） tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError：无法获取卷积算法。这可能是因为cuDNN初始化失败，所以请尝试查看上面是否打印了警告日志消息。 [[节点conv2d_1 /卷积（定义在C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ keras \ backend \ tensorflow_backend.py：3341）= Conv2D [T = DT_FLOAT，_class = [“ loc：@ training / Adam / gradients / conv2d_1 / convolution_grad / Conv2DBackpropFilter“]，data_format =” NCHW“，膨胀= [1，1，1，1]，padding =” SAME“，步幅= [1，1，1，1]，use_cudnn_on_gpu = true，_device =“ / job：localhost / replica：0 / task：0 / device：GPU：0”]（培训/ Adam / gradients / conv2d_1 / convolution_grad / Conv2DBackpropFilter-0-TransposeNHWCToNCHW-LayoutOptimizer，conv2d_1 /内核/读取） ]] [[{{node loss / mul / _287}} = _Recvclient_terminated = false，recv_device =“ / job：localhost /副本0 / task：0 / device：CPU：0”，send_device =“ / job：localhost /副本： 0 /任务：0 /设备：GPU：0“，send_device_incarnation = 1，tensor_name =” edge_1575_loss / mul“，tensor_type = DT_FLOAT，_device =” /作业：localhost /副本：0 /任务：0 /设备：CPU：0 “]]

由操作“ conv2d_1 / convolution”引起，定义为：文件“ C：\ Users \ dieudon \ Desktop \ Matlab \ leap-master \ leap \ training.py”，行276，在 clize.run（火车）在调用中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ sigtools \ modifiers.py”，第158行返回self.func（* args，** kwargs）运行中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ clize \ runner.py”，行360 ret = cli（* args）调用中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ clize \ runner.py”，第220行 return func（* posargs，** kwargs）火车上的第191行的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Desktop \ Matlab \ leap-master \ leap \ training.py” 模型= create_model（net_name，img_size，num_output_channels，filters = filters，amsgrad = amsgrad，upsampling_layers = upsampling_layers，summary = True）在create_model中的第104行中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Desktop \ Matlab \ leap-master \ leap \ training.py” 返回compile_model（img_size，output_channels，** kwargs）文件“ c：\ users \ dieudon \ desktop \ matlab \ leap-master \ leap \ models.py”，第23行，jump_cnn x1 = Conv2D（过滤器，kernel_size = 3，padding =“ same”，Activation =“ relu”）（x_in）在调用中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ topology.py”，第619行输出= self.call（输入，** kwargs）呼叫中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ keras \ layers \ convolutional.py”，行168 dilation_rate = self.dilation_rate）在conv2d中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ keras \ backend \ tensorflow_backend.py”，行3341 data_format = tf_data_format）卷起的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ nn_ops.py”，第780行返回op（输入，过滤器）在调用中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ nn_ops.py”，行868 返回self.conv_op（inp，filter）在调用中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ nn_ops.py”，第520行返回self.call（inp，filter）在调用中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ nn_ops.py”，第204行名称= self.name）在conv2d中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ gen_nn_ops.py”，行1044 data_format = data_format，dilations = dilations，name = name） _apply_op_helper中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ op_def_library.py”，行787 op_def = op_def）文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ util \ deprecation.py”，行488，在new_func中 return func（* args，** kwargs）在create_op中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ ops.py”，行3274 op_def = op_def） init 中的文件“ C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ ops.py”，行1770 self._traceback = tf_stack.extract_stack（）

UnknownError（请参阅上面的回溯）：无法获取卷积算法。这可能是因为cuDNN初始化失败，所以请尝试查看上面是否打印了警告日志消息。 [[节点conv2d_1 /卷积（定义在C：\ Users \ dieudon \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ keras \ backend \ tensorflow_backend.py：3341）= Conv2D [T = DT_FLOAT，_class = [“ loc：@ training / Adam / gradients / conv2d_1 / convolution_grad / Conv2DBackpropFilter“]，data_format =” NCHW“，膨胀= [1，1，1，1]，padding =” SAME“，步幅= [1，1，1，1]，use_cudnn_on_gpu = true，_device =“ / job：localhost / replica：0 / task：0 / device：GPU：0”]（培训/ Adam / gradients / conv2d_1 / convolution_grad / Conv2DBackpropFilter-0-TransposeNHWCToNCHW-LayoutOptimizer，conv2d_1 /内核/读取） ]] [[{{node loss / mul / _287}} = _Recvclient_terminated = false，recv_device =“ / job：localhost /副本0 / task：0 / device：CPU：0”，send_device =“ / job：localhost /副本： 0 /任务：0 /设备：GPU：0“，send_device_incarnation = 1，tensor_name =” edge_1575_loss / mul“，tensor_type = DT_FLOAT，_device =” /作业：localhost /副本：0 /任务：0 /设备：CPU：0 “]]

非常感谢您的帮助！

Answer 1

您所要做的就是在代码的开头添加以下行：

from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto
from tensorflow.compat.v1 import InteractiveSession

config = ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = InteractiveSession(config=config)

Windows 10，RTX 2070]：无法获取卷积算法。这可能是因为cuDNN无法初始化

1 个答案: