cudnn_conv_layer.cpp:53] Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (1 vs. 0) CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED *** Check failure stack trace: ***

在使用 Caffe 进行深度学习模型训练时，可能会遇到与 cuDNN 相关的错误，例如： ``` F0302 13:43:02.431520 29995 cudnn_conv_layer.cpp:53] Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (4 vs. 0) CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR ``` 或 ``` Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (1 vs. 0) CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED ``` 这些错误通常表明在调用 cuDNN 库时发生了初始化失败或内部错误。以下是可能导致这些错误的原因及相应的解决方法。 ### 原因分析 1. **cuDNN 初始化失败** cuDNN 在使用前需要正确初始化，若在调用 cuDNN 函数时未完成初始化，会返回 `CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED` 错误。这可能是由于代码中未正确调用 `cudnnCreate()` 或相关上下文未正确设置导致的。 2. **CUDA 和 cuDNN 版本不兼容** 如果使用的 CUDA 工具包版本与 cuDNN 不兼容，或者 Caffe 编译时使用的 CUDA/cuDNN 版本与运行时的版本不一致，也可能导致此类错误。 3. **GPU 计算能力不支持** 若 GPU 的计算能力（Compute Capability）较低（如低于 3.0），而 Caffe 的编译配置中启用了高版本的 CUDA 架构支持，可能导致 cuDNN 初始化失败。例如，对于 Compute Capability 为 2.1 的设备，若未正确屏蔽不支持的架构选项，将导致 cuDNN 无法正常工作[^3]。 4. **权限问题** 在某些系统环境下（如 Linux），若未以管理员权限运行训练脚本，可能无法正确初始化 GPU 资源，从而导致 cuDNN 初始化失败。此时应使用 `sudo` 执行训练脚本[^1]。 ### 解决方法 1. **检查并设置 GPU 计算能力** 修改 Caffe 的 `Makefile.config` 文件，确保 `CUDA_ARCH` 设置与 GPU 的 Compute Capability 一致。例如，对于 Compute Capability 为 2.1 的设备，应修改为： ```makefile CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \ -gencode arch=compute_20,code=sm_21 ``` 并屏蔽掉更高版本的架构支持[^3]。 2. **禁用 cuDNN（如设备不支持）** 对于 Compute Capability 较低的设备（如 2.1），应将 `CommonSettings.props` 中的 `use_cudnn` 设置为 `false`，以避免尝试使用不支持的 cuDNN 功能。 3. **验证 CUDA 和 cuDNN 安装** 确保系统中安装的 CUDA 和 cuDNN 版本与 Caffe 编译时使用的版本一致，并可通过运行 `nvidia-smi` 和 `nvcc --version` 检查驱动和 CUDA 工具包版本。 4. **使用管理员权限运行训练脚本** 在 Linux 系统中，若出现 `Cannot create Cublas handle` 错误，应尝试使用 `sudo` 执行训练脚本： ```bash sudo ./examples/mnist/train_lenet.sh ``` 该方法可确保 GPU 资源被正确访问和初始化[^1]。 5. **修改 Caffe 网络定义** 在某些情况下，网络定义中的卷积层参数可能与 cuDNN 不兼容。例如，将 `engine` 设置为 `CAFFE` 而非默认的 `CUDNN` 可避免部分初始化问题： ```protobuf layer { name: "Conv_0" type: "Convolution" bottom: "input" top: "470" convolution_param { num_output: 64 bias_term: true group: 1 pad_h: 1 pad_w: 1 kernel_h: 3 kernel_w: 3 stride_h: 2 stride_w: 2 dilation: 1 engine: CAFFE } } ``` 此配置可绕过 cuDNN 引擎，使用 Caffe 自带的实现[^2]。 --- ###