Tensorflow 2.3.x cudnn 故障 Windows 10 CUDA 10.1 CUDNN 7.6.5 Anaconda3答案

【问题标题】：Tensorflow 2.3.x cudnn failure Windows 10 CUDA 10.1 CUDNN 7.6.5 Anaconda3Tensorflow 2.3.x cudnn 故障 Windows 10 CUDA 10.1 CUDNN 7.6.5 Anaconda3
【发布时间】：2021-01-29 10:19:10
【问题描述】：

运行 TensorFlow 2.3.x 然后停止然后再次运行似乎会导致 TensorFlow 无法初始化 cudnn。在微调和调试前后处理时，这种停止和启动是不可避免的。每次 cudnn 失败时，我都必须重新启动计算机。这种失败似乎每次运行发生的概率为 50%。

我的设置是 Windows 10、CUDA 10.1 Update 2、CUDNN 7.6.5、Anaconda3 python 3.7/3.6、TensorFlow 2.3.0/2.3.1、NVIDIA RTX2080ti。我遵循https://www.tensorflow.org/install/gpu 中列出的确切要求，但这几乎无法使用。

我已经尝试过 python 3.7、python 3.6、cudnn 7.6.x 和 CUDA 10.1 original、update 1、update 2 和 TensorFlow 2.2.0。所有结果都相同。 Tensorflow 打印输出显示所有 dll 均已成功加载，包括 cudnn64_7.dll。为什么这么不稳定？

任何见解将不胜感激。

【问题讨论】：

"dlls 已成功加载" 没有任何意义。我对此没有解决方案，但我可以告诉你。这是超级用户可能会更好地解决的“在线”问题之一。你在写代码吗？这是编程问题吗？你也可以去那里试试。
过去，当 dll 加载失败时会发生此错误。打印输出将显示某些 cuda/cudnn dll 无法加载。你可以简单地再次运行它，一切都会正常工作。我正在编写代码，但 TensorFlow 和 python 处理所有内存管理和句柄，因此我无法控制任何这些问题，除非问题是由于 TensorFlow api 调用之一中的错误而出现的。我知道 dll 和头文件需要完全匹配。 TensorFlow 指定 cudnn 7.6 和 cuda 10.1，但有 18 个排列可以满足这些要求，并且在 python 中几乎是无限的。

标签： windows tensorflow installation gpu

【解决方案1】：

经过几天的调试，我发现问题不在于 CUDA、CUDNN、TensorFlow、Python、Anaconda，而实际上是 Windows 10。

为了让 Linux 虚拟机在 Windows 中运行，我错误地加入了 Windows Insider 计划。这有效，但随后 TensorFlow 停止在 Windows 中正常工作。我读到内部程序有副作用，所以我重新安装了（这是在 10 天或更新后恢复到标准版本的唯一方法）。我没有意识到 Windows 发布了一个主要版本更新 V2004，并认为我正在回到原来的状态。因此，当我完成安装过程时，我下载了最新版本的 TF，并认为这是问题所在。

我启动了一台旧计算机并在其上正常运行我的代码。然后我注意到 Windows 版本差异并将我的旧计算机升级到 2004。一切仍然有效。然后我找到了一个 1909 的 ISO 并将其安装在我的主计算机上，一切又开始工作了。

总而言之，Windows 10 V2004 似乎不允许正确安装这些工具，但只要您不必重新安装任何东西，从 V1909 升级到 V2004 仍然有效。谁知道当 TF 支持 CUDA 11 时会发生什么。Windows 10 V2004 用户可能不得不坚持使用旧版本的 TF。

【讨论】：