tensorflow2.0 模型训练 srgan 报错问题总结 | 简记
【摘要】
tensorflow 2.0-gpu 运行 srgan, 代码时，遇到的相关问题；
—有时候，有小伙伴会交流一些代码运行报错的问题，然而7秒钟记忆的我无奈表示错误很熟悉，但是确实因为时...
tensorflow 2.0-gpu 运行 srgan, 代码时，遇到的相关问题；
—有时候，有小伙伴会交流一些代码运行报错的问题，然而7秒钟记忆的我无奈表示错误很熟悉，但是确实因为时间过去太久，我自己也记不得自己曾经是有对错误进行记录和总结的；
—更新于2021-4-26
服务器环境：
GeForce RTX 2080 （cuda10.0、cudnn 7.6.0）
问题一:报错如下
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:329] Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
分析原因： 发现这个问题是在调用 tensorlayer.layers.Conv2d 时报错，分析问题应该可能是 gpu 没有正确的分配所导致的。
解决方法如下： 在 import tensorflow as tf 后添加如下代码；
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES&#
文章来源: positive.blog.csdn.net，作者：墨理学AI，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：positive.blog.csdn.net/article/details/108196971
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