NVIDIA显卡驱动旧版本下载安装+CUDA下载+cudnn下载+解决CUDNN |
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NVIDIA显卡驱动旧版本下载安装+CUDA下载+cudnn下载+解决CUDNN
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重新装显卡驱动431版本+CUDA+cudnn，解决CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR+Failed to call ThenRnnForward with model config错误
1. 程序出的错误1. CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR2.Failed to call ThenRnnForward with model config
2. 显卡驱动降版本及下载低版本方法1）首先卸载原高版本的显卡驱动2）下载低版本的方法：前提：知道具体要下载的版本
3. CUDA+cudnn下载及安装1）NVIDIA与CUDA版本对应关系2）GPU和CUDA+cudnn版本匹配查询3）CUDA+cudnn官网下载地址
4 安装Anaconda+添加国内镜像安装Anaconda添加国内镜像
5 安装tensorflow-gpu=2.36 安装pydot的同时安装graphviz-2.38
重新配置 华硕2080Ti+CUDA10.1+cudnn7.6+431.60显卡驱动
1. 程序出的错误
程序跑十几个或者几百个Epoch后出现以下错误，后面有具体内容 1. CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERRORCUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (7 vs. 0)Failed to set cuDNN stream. 2021-02-17 23:11:16.512092: E tensorflow/stream_executor/dnn.cc:616] CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED in tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc(2049): 'cudnnRNNBackwardWeights( cudnn.handle(), rnn_desc.handle(), model_dims.max_seq_length, input_desc.handles(), input_data.opaque(), input_h_desc.handle(), input_h_data.opaque(), output_desc.handles(), output_data.opaque(), workspace.opaque(), workspace.size(), rnn_desc.params_handle(), params_backprop_data->opaque(), reserve_space_data->opaque(), reserve_space_data->size())' 2021-02-17 23:11:16.512120: F tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:190] Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (7 vs. 0)Failed to set cuDNN stream. 2021-02-17 23:11:16.512663: W tensorf Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409) 2.Failed to call ThenRnnForward with model config循环神经网络代码是RNN+RNN的形式，如图，中间设计拼接函数：layers.concatenate() tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to call ThenRnnForward with model config: [rnn_mode, rnn_input_mode, rnn_direction_mode]: 3, 0, 0 , [num_layers, input_size, num_units, dir_count, max_seq_length, batch_size, cell_num_units]: [1, 1, 8, 1, 200, 1000, 0] Epoch 19/5000 13/13 - 0s - loss: 3.4908 - rc1_loss: 0.4597 - rs1_loss: 0.5614 - rc2_loss: 0.8750 - rs2_loss: 1.5947 - rc1_accuracy: 0.1037 - rs1_accuracy: 0.1252 - rc2_accuracy: 0.0384 - rs2_accuracy: 0.0628 Epoch 20/5000 13/13 - 0s - loss: 3.3443 - rc1_loss: 0.4318 - rs1_loss: 0.5309 - rc2_loss: 0.8040 - rs2_loss: 1.5776 - rc1_accuracy: 0.1124 - rs1_accuracy: 0.1254 - rc2_accuracy: 0.0429 - rs2_accuracy: 0.0663 Epoch 21/5000 2021-02-18 20:34:41.296881: E tensorflow/stream_executor/dnn.cc:616] CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR in tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc(1892): 'cudnnRNNForwardTraining( cudnn.handle(), rnn_desc.handle(), model_dims.max_seq_length, input_desc.handles(), input_data.opaque(), input_h_desc.handle(), input_h_data.opaque(), input_c_desc.handle(), input_c_data.opaque(), rnn_desc.params_handle(), params.opaque(), output_desc.handles(), output_data->opaque(), output_h_desc.handle(), output_h_data->opaque(), output_c_desc.handle(), output_c_data->opaque(), workspace.opaque(), workspace.size(), reserve_space.opaque(), reserve_space.size())' 2021-02-18 20:34:41.297557: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1767] OP_REQUIRES failed at cudnn_rnn_ops.cc:1517 : Internal: Failed to call ThenRnnForward with model config: [rnn_mode, rnn_input_mode, rnn_direction_mode]: 3, 0, 0 , [num_layers, input_size, num_units, dir_count, max_seq_length, batch_size, cell_num_units]: [1, 1, 8, 1, 200, 1000, 0] Traceback (most recent call last): File "D:/Users/cici/ProjectWork/1MatlabWorks/CGLE/三孤子/TS_PD_3SMPredict2/MainmultLSTM02.py", line 138, in callbacks=Mycallback.LRschedule(0.93, 18) File "C:\Users\OFC\Anaconda3\envs\tf23\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py", line 108, in _method_wrapper return method(self, *args, **kwargs) File "C:\Users\OFC\Anaconda3\envs\tf23\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py", line 1098, in fit tmp_logs = train_function(iterator) File "C:\Users\OFC\Anaconda3\envs\tf23\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\def_function.py", line 780, in __call__ result = self._call(*args, **kwds) File "C:\Users\OFC\Anaconda3\envs\tf23\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\def_function.py", line 807, in _call return self._stateless_fn(*args, **kwds) # pylint: disable=not-callable File "C:\Users\OFC\Anaconda3\envs\tf23\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\function.py", line 2829, in __call__ return graph_function._filtered_call(args, kwargs) # pylint: disable=protected-access File "C:\Users\OFC\Anaconda3\envs\tf23\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\function.py", line 1848, in _filtered_call cancellation_manager=cancellation_manager) File "C:\Users\OFC\Anaconda3\envs\tf23\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\function.py", line 1924, in _call_flat ctx, args, cancellation_manager=cancellation_manager)) File "C:\Users\OFC\Anaconda3\envs\tf23\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\function.py", line 550, in call ctx=ctx) File "C:\Users\OFC\Anaconda3\envs\tf23\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 60, in quick_execute inputs, attrs, num_outputs) tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to call ThenRnnForward with model config: [rnn_mode, rnn_input_mode, rnn_direction_mode]: 3, 0, 0 , [num_layers, input_size, num_units, dir_count, max_seq_length, batch_size, cell_num_units]: [1, 1, 8, 1, 200, 1000, 0] [[{{node CudnnRNN}}]] [[Multi_model1/gru_2/PartitionedCall]] [Op:__inference_train_function_17546]出错后本人做了以下改进 （1）将程序中的LSTM的隐藏神经元减少32-----8，可能是超出了GPU运算空间。 （2）结构是多输入多输出，连接多输出用了拼接函数， 在concatenate后添加激活函数有几率不报错，仍然有问题啊。 out1 = layers.concatenate([x0, x], axis=-1) out1 = Activation('relu')(out1 )（3）成功方法： 卸载了高版本的显卡驱动，以及更新后的Anaconda，CUDA，cudnn等，重新按照华硕2080Ti+CUDA10.1+cudnn7.6+431.60显卡驱动配置 2. 显卡驱动降版本及下载低版本方法根据https://www.cnblogs.com/xiaojieshisilang/p/13636648.html 提供的方法，降低显卡驱动版本。 1）首先卸载原高版本的显卡驱动卸载原先版本，本人安装431版本一直出错，无法安装成功，且每次重启后452版本的显卡驱动又会自动安装上，需要先卸载NVIDIA。后面有如何下载431版本显卡驱动的方法。 在控制面板的程序中卸载如框中的两个程序（截图中为已经安装成功后的，只是为了表示需要卸载哪些才能重新安装），卸载后重启，再安装431.60-desktop-win10-64bit-international-dch-whql.exe（后面详解） 下面是根据已知版本下载方法。 1） 首先进入NVIDIA官网 https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 2）根据自己电脑选择搜索驱动程序 最后正常安装后重启即可。 3. CUDA+cudnn下载及安装 1）NVIDIA与CUDA版本对应关系链接：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 链接： https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载10.1版本 cudnn下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 下载7.6.5版本 将cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32解压后复制到安装的CUDA路径下 同样正常安装即可。重启 4 安装Anaconda+添加国内镜像 安装Anaconda本人安装回之前的Anaconda旧版本：Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe 试过安装最新版本的Anaconda（2021/2/20号官网最新），但是在安装tensorflow2.3时一直安装不对。还是用回旧版本吧。 添加国内镜像一直听说清华镜像失效，所以添加以下中科大的镜像吧 conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --set show_channel_urls: yes更新conda：conda update -n base conda 5 安装tensorflow-gpu=2.31）首先创建虚拟环境 conda create -n tf23 python=3.7 激活虚拟环境 conda activate tf233）安装tensorflow2.3 pip install tensorflow-gpu=2.34）安装cudatoolkit conda install cudatoolkit=10.15） 安装cudnn=7.6.5/7.6.4 conda install cudnn=7.6.5或者 conda install cudnn=7.6.4若cudnn安装失败，根据warning，删除conda路径（C:\Users\OFC\Anaconda3\pkgs\）下的cudnn压缩安装包，根据提示重启，重新按照以上方法安装cudnn 6）测试 python import tensorflow as tf print(tf.__version__) print(tf.test.is_gpu_available())显示ture，安装成功 6 安装pydot的同时安装graphviz-2.38在以上添加了国内镜像后安装pydot是不会自动安装graphviz-2.38的。需要先删除添加的镜像，再conda安装pydot，如下： # 删源(换回conda的默认源) conda config --remove-key channels # 删源后才能找到graphviz-2.38安装包 conda install pydot # 安装pydot-ng才能正常使用 pip install pydot-ng |
下滑，点击任意版本的获取下载 
获取下载后，右击立即下载，然后选择复制链接 
3）修改下载链接 将链接复制到搜索框中（2021/2/20号最新版本显卡驱动下载链接如下） https://cn.download.nvidia.com/Windows/461.40/461.40-desktop-win10-64bit-international-dch-whql.exe 假设安装431.60版本，则修改版本如下，回车，开始下载 https://us.download.nvidia.cn/Windows/431.60/431.60-desktop-win10-64bit-international-dch-whql.exe
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