【解决】Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (8 vs. 0) CUDNN_STATUS_EXECUTIO

怼烎@ 2021-12-09 04:21 614阅读 0赞

#### 配置：2080TI，cuda9.1， cundnn7.5.0 ，Nvidia驱动430，Ubuntu16.04+内核4.10.0 ####

执行caffe出现问题：  
Check failed: status == CUDNN\_STATUS\_SUCCESS (8 vs. 0) CUDNN\_STATUS\_EXECUTIO

编译darknet 取消cudnn可以通过，但是测试demo 时，没有结果，这就奇怪了

--------------------

好下面分析：

##### 方法一（建议试下）： #####

#### RTX 2080ti博主唯一没有尝试的是重新更新一下驱动 将430改为410 ####

#### 注：还有一种说RTX 2080ti 只支持cuda10.0以上版本 ####

[http://blog.sina.com.cn/s/blog\_44b795c20102wsnu.html这个换驱动解决，但是stackflow和github都没有对这个问题有完整的解答。][http_blog.sina.com.cn_s_blog_44b795c20102wsnu.html_stackflow_github]

1.  下载NVIDIA 410版本驱动放到目录下
2.  Ctrl+alt+F1 进入指令界面
3.  删除原来的nvidia驱动

sudo apt-get remove --purge nvidia*

1.  关闭lightdm

sudo service lightdm stop

1.  运行驱动文件

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run  --no-nouveau-check--no-opengl-files

1.  重启lightdm

sudo service lightdm start

1.  Ctrl+alt+F7 退出指令界面
2.  在终端输入：nvidia-smi测试下

--------------------

这种方法我没试，换个驱动代价小，可以试下

#### 方法二（完美解决）： ####

1.  这个问题讲的是cudnn的问题，但是检测下cuda版本和cudnn版本完全对应着，9.1和图形驱动版本（430）大于390.46，也ok

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODYzMjI0Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70]

1.  驱动430的问题？在nvidia驱动官网匹配下：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODYzMjI0Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
    430和410驱动都支持2080ti, ok
2.  内核版本问题？  
    ubuntu16.04安装cuda都要求内核4.4版本（[查看官网安装向导][Link 1]），其他的内核博主不确定，好将原来的4.10内核降为4.4  
    查看内核：

uname -a

换内核一定要小心，查看博主另一篇https://blog.csdn.net/weixin\_38632246/article/details/91353602  
下载三个内核文件必须匹配，安装完一定要卸载原来的内核，同时更新grub，亲测，负责会崩掉（不行就重装4.4的内核系统吧）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODYzMjI0Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

--------------------

##### 总结：最后RTX2080ti配置： 将Ubuntu16.04重装为内核4.4的版本，Nvidia驱动410，cuda10.0 ，cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.1.34, 测试caffe，darknet 使用cudnn没有错误。大家如有问题，请留言哈。 #####

[http_blog.sina.com.cn_s_blog_44b795c20102wsnu.html_stackflow_github]: http://blog.sina.com.cn/s/blog_44b795c20102wsnu.html%E8%BF%99%E4%B8%AA%E6%8D%A2%E9%A9%B1%E5%8A%A8%E8%A7%A3%E5%86%B3%EF%BC%8C%E4%BD%86%E6%98%AFstackflow%E5%92%8Cgithub%E9%83%BD%E6%B2%A1%E6%9C%89%E5%AF%B9%E8%BF%99%E4%B8%AA%E9%97%AE%E9%A2%98%E6%9C%89%E5%AE%8C%E6%95%B4%E7%9A%84%E8%A7%A3%E7%AD%94%E3%80%82
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[Link 1]: https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/9.1/Prod/docs/sidebar/CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf
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