Tensorflow Cuda 错误无法获取设备 0 的设备属性 13答案

【问题标题】：Tensorflow Cuda Error failed to get device attribute 13 for device 0Tensorflow Cuda 错误无法获取设备 0 的设备属性 13
【发布时间】：2020-08-14 13:00:38
【问题描述】：

我在使用 tensorflow-keras 训练神经网络时遇到问题。我收到此错误：

F tensorflow/stream_executor/lib/statusor.cc:34] 尝试获取值而不是处理错误内部：获取设备失败设备 0 的属性 13：CUDA_ERROR_UNKNOWN：未知错误

我最初收到此错误。然后我参考了failed-to-get-device-attribute-13-for-device-0中的解决方案。我更新了图形驱动程序。这工作了大约 3-4 次，现在我又遇到了同样的错误。

以下是我的环境的详细信息：

Python 3.7 (Anaconda)
张量流 2.1
Nvidia GeForce RTX 2060，6GB 显卡
Windows 10 版本 1809

【问题讨论】：

你有什么版本的cuda驱动？ nvidia-smi 的输出是什么？
驱动版本：431.23； CUDA 版本：10.1

标签： python-3.x tensorflow gpu tensorflow2.x

【解决方案1】：

在我的情况下，限制 GPU 内存是有效的。

在代码开头添加以下代码段：

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)

【讨论】：

试过了。它适用于某些运行，然后我再次收到此状态。我还观察到，如果我有 2 个编辑器的程序需要 GPU（“未运行”、Visual Code 和具有相同虚拟环境的 Pycharm），我会收到此错误，尽管没有具体原因，但纯粹是观察。