Keras和TensorFlow中failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED问题解决

àì夳堔傛蜴生んèń 2023-02-14 15:38 18阅读 0赞

问题：failed to create cublas handle: CUBLAS\_STATUS\_NOT\_INITIALIZED

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（1）首先判断tensorflow-gpu是否可以正常使用

找一个用到GPU的小例子运行，运行的同时打开另一个窗口，用**nvidia-smi -l**  循环查看GPU的使用情况。如果GPU显示正常使用，就说明TensorFlow环境是没问题的，可以正常使用GPU。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlZW5pbTMz_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

（2）资源冲突

那么可以推测，出现这个报错，是代码本身的原因，而报错涉及GPU，那就应该是资源引起的冲突。资源冲突最常见的是有其他代码在占用GPU，我们可以使用**ps -a**查看进程，，然后使用**kill -9 gpu进程号 **杀掉自己其他占用资源的进程。还有问题的话，再猜测其他原因

（3）申请显存超过显卡的上限

运行示例代码时，可以正常使用GPU，但是在运行某些代码时，会出现，failed to create cublas handle: CUBLAS\_STATUS\_NOT\_INITIALIZED 的问题，排除上述问题后，可能是由于显存不够而造成的。以下为TensorFlow和Keras解决这个问题的方法。

1、TensorFlow1.x

在使用sess前，加上如上的配置。

config = tf.ConfigProto() 
    config.gpu_options.allow_growth = True
    config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.8
    with tf.Session(config=config)) as sess:
        #具体的代码

2、TensorFlow2.x

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

3、Keras

参考链接：https://www.csdn.net/gather\_2c/MtTaQg2sNzQyMjctYmxvZwO0O0OO0O0O.html

import os
    import tensorflow as tf
    from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
    
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
    config = tf.ConfigProto() 
    config.gpu_options.allow_growth = True
    config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.8
    set_session(tf.Session(config=config))

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