Error : Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize

記錄一下：

 

報錯：# Error : Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above　

　　

由於我用的是Flask框，在各個py文件之間相互引用、調用的過程中，可能會存在文件、模塊先后順序的問題，導致一系列的問題；

因為我需要在flask框架中全局加載一次模型，進行多次預測，所以在框架初始化的時候，就需要load_model，之后在接口中進行預測，這就可能會導致一個問題是：是否能夠保持模型和預測內容在一個會話中。

從網上查找了一些方法之后，如果沒有解耦，直接在一個視圖函數中完成一系列的操作（不推薦，新手可能會這樣），會避免這個錯誤，從而實現預測，但是當解耦了之后，就會存在上述說的一些問題，以及上面的報錯。

 

上面的報錯解決方法是：

# 添加內容：
config.gpu_options.allow_growth = True

 

# 最后代碼類似這樣的：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
session = tf.Session(config=config)
with session.as_default():
    x1, x2, model_name = AnalysisData().analysis_config_json()
    model = load_model(model_name)
    a = model.predict((np.random.random((1, 32, 32, 3)) * 255).astype(np.int8))

　　

 

這樣即解決了我上述的報錯問題。