详解TensorFlow报”ResourceExhaustedError: Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR “的原因以及解决办法

在使用TensorFlow进行深度学习模型训练时，有时会遇到以下错误信息：

ResourceExhaustedError: Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

这个错误信息表示TensorFlow无法创建cudnn handle（cudnn句柄），可能是因为GPU没有足够的内存。在这种情况下，你可以采取以下几种解决方法：

减少batch size

减少batch size是一个简单而有效的解决方法，使得每个batch可以在GPU内存中容纳。这可能会导致模型串行计算所需的时间增加，但可以继续进行训练。

降低模型的复杂度

另一个解决方法是降低模型的复杂度，可能需要缩小模型的规模、减少神经元数量或层数。这将减少模型需要的内存数量。

使用更大内存的GPU

使用更大内存的GPU是一个更昂贵但更可行的解决方法。目前，市面上推出了很多GPU，其内存大小仍在迅速增长。

优化GPU内存使用

最后一个解决方法是优化GPU内存使用，例如使用TensorFlow中的高效模型存储方法，以及使用GPU的分批加载和处理数据。通过优化内存使用，可以更有效地运行模型。

综上所述，你可以使用上面的方法之一来解决“ResourceExhaustedError: Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR”的错误信息。