RuntimeError: cuDNN version mismatch: PyTorch was compiled against 7102 but linked against 7301

在路上的咸鱼 最新推荐文章于 2023-05-22 10:35:25 发布

报错：RuntimeError: cuDNN version mismatch: PyTorch was compiled against 7102 but linked against 7301

解决办法：conda install cudnn=7.1.2

RuntimeError: cuDNN version mismatch: PyTorch was compiled against 7102 but linked against 7301 报错：RuntimeError: cuDNN version mismatch: PyTorch was compiled against 7102 but linked against 7301解决办法：conda install cudnn=7.1.2 import tornado.ioloop import tornado.web from tornado.httpclient import HTTPClient, AsyncHTTPClient class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): h_c = HTTPClient() res = h_c.fetch("http://www.baidu. com ") # print(res) # pass 运行时错误： cudnn 错误： cudnn _status_success 这个错误通常是由于CUDA深度神经网络库（ cudnn ）的某些问题引起的。 cudnn _status_success表示 cudnn 库成功执行了操作，因此这个错误可能是由于其他因素引起的。如果您遇到此错误，请检查您的代码和环境设置，以确定问题的根本原因。 ### 回答2： 这个错误通常会出现在使用深度学习框架（如TensorFlow或 PyTorch ）进行模型训练时，提示 cudnn 库的错误。 cudnn 是一种用于GPU加速的深度神经网络库，它可以显著加速模型训练和推理的速度。 具体来说，在训练过程中， cudnn 库可能会发生错误，导致程序运行出现 runtime error : cudnn error : cudnn _status_success的错误提示。这个错误通常由以下几种情况引起： 1.显存空间不足：深度学习模型的训练需要大量的显存空间，而如果显存不足，就会导致训练过程中出现 cudnn 库的错误。此时，可以考虑使用更大的显存，或者减小模型的大小或批量大小。 2.版本不兼容： cudnn 库的版本与深度学习框架的版本不兼容，也可能导致出现错误。此时，需要更新 cudnn 库或深度学习框架，确保版本兼容性。另外，一些深度学习框架（如 PyTorch ）也提供了专门针对不同版本 cudnn 库的补丁，可以尝试安装使用。 3.其他原因：还有其他一些可能导致 cudnn 错误的情况，如GPU驱动问题、网络连接中断等。此时，需要检查相关设置，并尝试排除故障。 综上所述， runtime error : cudnn error : cudnn _status_success是一个与深度学习模型训练相关的错误提示。在解决这个问题时，需要仔细分析错误的原因，并尝试采取相应的措施来解决问题。 ### 回答3： runtime error : cudnn error : cudnn _status_success是指在使用CUDA和 CuDNN 库时遇到的错误。CUDA是一种计算机平台，用于利用Nvidia GPU的并行计算能力加速计算任务，而 CuDNN 是Nvidia开发的加速深度学习任务的库。这种错误通常出现在深度学习模型运行过程中。 cudnn _status_success是 CuDNN 库中的一个状态标志，它表示该函数成功地执行了所需操作。当 CuDNN 库在执行某个操作时返回这个状态标志时，但是在运行时出现了 runtime error ，那么这就意味着CUDA和 CuDNN 在执行某个操作时遇到了错误，导致了程序崩溃。 通常情况下， runtime error : cudnn error : cudnn _status_success这个错误可以出现的原因有很多，比如显存不足、网络模型结构错误、驱动版本不匹配等等。 为了解决这个问题，我们需要查看错误提示信息，了解错误可能出现的原因，然后根据具体情况采取相应的解决方案。例如，我们可以尝试减少显存的使用量、检查网络模型结构是否正确、升级或降级CUDA和 CuDNN 到兼容的版本、升级或降级显卡驱动程序等。如果以上方法均不能解决问题，我们可以通过其他方式寻求技术支持或咨询相关专业人员。 总之， runtime error : cudnn error : cudnn _status_success是使用CUDA和 CuDNN 库时出现的错误。我们需要仔细检查错误提示信息，找出错误原因，并采取相应的解决方法，以确保深度学习模型的正常运行。 self.cachedPrint = sys.stdout.write def write(self, data): file_write(self.path, 'a', data) self.cachedPrint(data) def flush(self): return filepath = 'test.txt' sys.stdout = redirect(filepath) 同步写入文件，初始化时指定文件路径。 python捕获print标准输出 tensor_zhang: 调用print是write调用后，立马调用的flush好像，如果cachedPring放在外面输出就只有一个换行符 python捕获print标准输出 tensor_zhang: 如果想看的话 [code=python] import sys class redirect: content = "" cachedPrint = sys.stdout.write def write(self, data): self.content = data self.cachedPrint(self.content) def flush(self): self.content = "" r = redirect() sys.stdout = r print(1) [/code] [leetcode]22. 括号生成 莎萌玩家: python也可以做算法题？ 设置JTable每行的颜色 weixin_45604841: 请问.getColumn()返回表的一整列，返回单独的一个单元格应该用什么方法呢？