Ошибка RuntimeError: ошибка cudnn: cudnn_status_not_initialized

Ошибка «RuntimeError: cudnn error: cudnn_status_not_initialized» в PyTorch возникает, когда библиотека CUDA-DNN(cudnn) инициализируется неправильно.

PyTorch лениво инициализирует cuDNN всякий раз, когда свертка выполняется в первый раз.

Если для инициализации cuDNN осталось недостаточно памяти графического процессора, поскольку PyTorch уже содержал всю память во внутреннем кэше, может возникнуть ошибка такого типа.

Другие причины ошибки

1. Библиотека cudnn отсутствует или устарела.
2. Проблемы с установкой инструментария CUDA.
3. Проблемы с устройством или драйвером графического процессора.
4. Неправильные версии библиотек CUDA и cudnn.

Как исправить RuntimeError: ошибка cudnn: cudnn_status_not_initialized

Чтобы исправить ошибку RuntimeError: ошибка cudnn: ошибка cudnn_status_not_initialized, примените следующие решения.

1. Понизьте версию PyTorch, если последняя версия несовместима. В зависимости от времени, когда вы столкнулись с этой проблемой, возможно, проблема будет решена в следующей или более новой версии; в этом случае обновите версию и посмотрите, работает ли она; если это не так, понизьте версию. Это работает в обе стороны. Итак, посмотрите, какой подход вам подходит.
2. Вам необходимо проверить, правильно ли настроено и доступно устройство графического процессора.
3. Используйте более низкую версию CUDA и библиотеки cudnn, чтобы проверить, совместима ли она с Pytorch и сохраняется ли ошибка.
4. Удалите библиотеки Pytorch, CUDA и cudnn и переустановите библиотеку CUDA и cudnn или установите версию Pytorch, включающую библиотеку cudnn.
5. Очистите кеш вручную с помощью «torch.cuda.empty_cache()» прямо перед выполнением первой свертки.
6. cuDNN не поддерживается в виртуальных средах, и запуск вашего кода в виртуальной среде может вызвать ошибку RuntimeError.
7. Установка torch с помощью CUDA 11.1 с помощью следующей команды устранила первую проблему с torch 1.8:
   pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

Я надеюсь, что после всех этих исправлений одно из решений вам подойдет.

Библиотека CUDA Deep Neural Network(cuDNN) — это библиотека с графическим ускорением для глубокого обучения, разработанная NVIDIA.

cuDNN предназначен для работы с набором инструментов CUDA, комплектом разработки программного обеспечения от NVIDIA, который позволяет разработчикам использовать мощность графических процессоров для вычислений общего назначения.