Tensorflow CUDAがエラーで失敗する「ストリームでコンボルーションをエンキューできなかった：CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED」

ここに私のコンソール出力のいくつかがあります。私は実際に何が問題なのか不明です。これが表示されたら、Python.exeがucrtbase.dllの原因で作業を停止していることを示すWindowsのプロンプトが表示されますが、私はそれを更新しようとしましたが、実際の問題の結果だと思います。また、Nvidia Kernal Driverがクラッシュしたが、回復したというタスクバーメッセージで通知されます。Tensorflow CUDAがエラーで失敗する「ストリームでコンボルーションをエンキューできなかった：CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED」

2017-11-04 17:48:17.363024: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 
2017-11-04 17:48:17.375024: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 
2017-11-04 17:48:19.995174: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:955 
Found device 0 with properties: 
name: Quadro K1100M 
major: 3 minor: 0 memoryClockRate (GHz) 0.7055 
pciBusID 0000:01:00.0 
Total memory: 2.00GiB 
Free memory: 1.93GiB 
2017-11-04 17:48:19.995174: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:976] DMA: 0 
2017-11-04 17:48:19.995174: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:986] 0: Y 
2017-11-04 17:48:20.018175: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1045] 
Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: Quadro K1100M, pci bus id: 0000:01:00.0) 
2017-11-04 17:49:35.796510: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\common_runtime\bfc_allocator.cc:217] Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 1.93GiB. The caller indicates that this is not a failure, but may mean that there could be performance gains if more memory is available. 
2017-11-04 17:49:41.811854: E C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_driver.cc:1068] failed to synchronize the stop event: CUDA_ERROR_UNKNOWN 
2017-11-04 17:49:41.811854: E C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_timer.cc:54] Internal: error destroying CUDA event in context 0000000026CFBE70: CUDA_ERROR_UNKNOWN 
2017-11-04 17:49:41.811854: E C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_timer.cc:59] Internal: error destroying CUDA event in context 0000000026CFBE70: CUDA_ERROR_UNKNOWN 
2017-11-04 17:49:41.811854: F C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:2045] failed to enqueue convolution on stream: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

出典

2017-11-04 Bakuryu

回答を探している場合は、バッチサイズを小さくしてみてください。私はエラーで何が起きているのか完全にはわかっていません（githubについての説明はありません）が、バッチサイズを減らすことで助けになりました

出典

2017-11-29 11:06:16 Anil

はい、私はこれを更新してください。私はcnn_inception_v3_context_classifier.pyファイルを見つけ、バッチサイズを32から16に変更しました。 – Bakuryu

Tensorflow CUDAがエラーで失敗する「ストリームでコンボルーションをエンキューできなかった：CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED」

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