could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

训练、测试Tensorflow、Keras代码时，出现could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED、error retrieving driver version: Unimplemented: kernel reported driver version not implemented on Windows、could not destroy cudnn handle: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM等错误。

错误主要指向cudnn，但是CUDA版本和cudnn版本是符合当前tensorflow要求的，因此只能是GPU占用问题导致的。解决方法如下：

tensorflow 框架下设置GPU按需分配：

import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
with tf.Session(config=config) as sess:
    ...

keras框架（Tensorflow backend） 设置GPU按需分配：

import tensorflow as tf
from keras import backend as K
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
sess = tf.Session(config=config)
K.set_session(sess)

** Tensorflow 2.0 设置GPU按需分配方式（没有session）：

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

 

来源：CSDN

作者：莫默1217

链接：https://blog.csdn.net/ghy_111/article/details/86672450