在使用张量流训练模型时，随机卡住并导致 Windows 蓝屏崩溃

Question

我正在尝试训练 StegaStamp 模型，该模型由 TF1 编码。我将其修改为TF2的代码（使用compat.v1，禁用急切执行并禁用v2行为等），代码可以在CPU模式下运行（数万个epoch）。但当我尝试使用GPU进行训练时，程序运行几百或不到2000个epoch就会卡住，Windows会在几十秒后蓝屏重启。 GPU RTX A4000 CPU 5600G 16G内存 TF 2.10.1 CUDA 11.8.0，CUDA11.X 的 cuDNN 8.9.6.50

我尝试降级tf cuda cudnn等版本，例如tf2.7.0 cuda11.6 cudnn8.3.2（网上给出的可用组合）。但程序只是在第一个纪元退出，并显示“进程已完成，退出代码 -1073740791 (0xC0000409)”，并且没有引发任何异常。

我也尝试了几个版本的 Nvidia 显卡驱动程序，但没有帮助。

Answer 1

解决 TensorFlow、CUDA 和 GPU 兼容性问题对于顺利进行模型训练至关重要。当使用 GPU 将 TF1 StegaStamp 模型转换为 TF2 时，遇到崩溃需要采取策略性方法。以下是解决并可能解决该问题的五个主要步骤。

1. 兼容性检查：

   • 确保 TensorFlow、CUDA 和 cuDNN 版本符合兼容性建议。有关版本兼容性列表，请参阅官方文档。版本不匹配可能会导致不稳定。 TensorFlow 指南

2. GPU 配置和内存：

   • 使用

     tf.config.list_physical_devices('GPU')

     确认 GPU 检测。如果需要管理 GPU 内存，请调整批量大小。内存分配不足可能会导致训练期间崩溃。

3. CUDA路径和Nvidia驱动程序：

   • 验证 CUDA bin 目录是否在系统的 PATH 变量中。为您的 GPU 安装推荐的 Nvidia 驱动程序，并确保它支持所使用的 CUDA 版本。不正确的路径或过时的驱动程序可能会导致不稳定。

NVIDIA cuDNN 文档

4. 详细错误日志：

   • 仔细检查 TensorFlow 和 CUDA 错误的详细错误日志。日志通常会查明导致崩溃的确切位置或操作。识别具体问题对于有效排除故障至关重要。

5. 分析工具和社区支持：

   • 利用 NVIDIA Nsight 等分析工具来分析 GPU 性能。探索 TensorFlow 和 CUDA 社区论坛，向可能遇到类似问题的用户寻求见解。社区支持可以提供有价值的故障排除提示。

通过系统地解决兼容性、GPU 配置、错误日志和社区资源问题，您可以增强 TF2 StegaStamp 模型在 GPU 上的稳定性。这种方法旨在识别和解决关键问题，确保更顺利的过渡和培训体验。

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