无法创建 cudnn 句柄：CUDNN 状态内部错误

我正在尝试在 python 3 中创建机器学习。 但后来我尝试编译我的代码时，我在 Cuda 10.0/cuDNN 7.5.0 中收到此错误， 有人可以帮我弄这个吗？

RTX 2080

我上线了： 喀拉斯 (2.2.4) tf-nightly-gpu (1.14.1.dev20190510)

无法创建 cudnn 句柄：CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

代码错误：tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: 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.

这是我的代码：

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(50, 50, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='softmax'))

model.summary()

model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x, y, epochs=1, batch_size=n_batch)

分配形状为 [24946,32,48,48] 且类型为 float 的张量时出现 OOM 通过分配器 GPU_0_bfc 在 /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 上

使用 Tensorflow 2.0、CUDA 10.0 和 CUDNN 7.5，以下内容对我有用：

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)

还有一些其他答案（例如 venergiac 提供的答案）使用过时的 Tensorflow 1.x 语法。如果您使用的是最新的张量流，则需要使用我在此处提供的代码。

如果您收到以下错误：

Physical devices cannot be modified after being initialized

那么问题将通过放置来解决gpus = tf.config...导入张量流的正下方的行，即

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)