1.2 cuda相关常见错误记录

锦小年

发布于 2019-05-28 10:18:55

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代码可运行

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代码可运行

1. libcudnn.so.x: file too short

解决办法：删除软连接后重新建立新的软连接：

# 到cuda目录
# x为cuda版本
# 0.21 是文件的小版本号，可以在文件夹内找到文件名查看
cd /DATA/234/gxrao1/software/cuda-x.0/lib64

# 删除软连接
rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.x

#修改文件权限，并创建新的软连接

chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.x.0.21

ln -s libcudnn.so.x.0.21 libcudnn.so.x

ln -s libcudnn.so.x libcudnn.so

2. Internal: failed call to cuDevicePrimaryCtxRetain: CUDA_ERROR_INVALID_DEVICE

解决办法：指定运行GPU设备号

# x为gpu device id: 0,1,2,3
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "x"

3. (interrupted by signal 11: SIGSEGV)

并提示cudnn版本不对,需要更新cudnn的版本.例如tensorflow1.11版则需要cudnn7.21以后的版本.下载了7.3.0的版本并覆盖源文件,就好了. 可以需要重复1.中的步骤来重新建立软连接.

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原始发表：2018年10月05日，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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