ピット:tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This
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一、問題の説明
tensorflow-gpuを使用すると、次のエラーが発生します.
tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [[node sequential/conv2d/Conv2D (defined at tf_keras_classification_model-cnn.py:107) ]] [Op:__inference_distributed_function_930] Function call stack: distributed_function
二、解決方法
tensorflowを使用すると,設定を加えなければ小さなモデルでもGPU全体を占有し,リソースの浪費をもたらす.そのため、プログラムが必要に応じてGPUを使用するように設定する必要があります.
コードの前に以下の数行のコードを追加し、tensorflowの必要に応じてGPUを割り当てることを実現する.
tensorflow-gpuを使用すると、次のエラーが発生します.
tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [[node sequential/conv2d/Conv2D (defined at tf_keras_classification_model-cnn.py:107) ]] [Op:__inference_distributed_function_930] Function call stack: distributed_function
二、解決方法
tensorflowを使用すると,設定を加えなければ小さなモデルでもGPU全体を占有し,リソースの浪費をもたらす.そのため、プログラムが必要に応じてGPUを使用するように設定する必要があります.
コードの前に以下の数行のコードを追加し、tensorflowの必要に応じてGPUを割り当てることを実現する.
from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto
from tensorflow.compat.v1 import InteractiveSession
# TensorFlow
config = ConfigProto()
# GPU ， ，
config.gpu_options.allow_growth = True
# session config
session = InteractiveSession(config=config)