运行Tensorboard出现kernel is dead的解决方法

2024年1月17日 160次阅读 来源: 郑付强

运行Tensorboard出现kernel is dead的情况

在运行tensorflow中可视化框架tensorboard实例时出现kernel is dead情况，单步调试发现问题出在下面这部分：

run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)
run_metadata = tf.RunMetadata()
summary,_= sess.run([merged, train_step],
                     feed_dict=feed_dict(True),
                     options=run_options,
                     run_metadata=run_metadata)
train_writer.add_run_metadata(run_metadata, 'step%03d' % i)
train_writer.add_summary(summary, i)

断点后发现死在

run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)

这句话上

原因

CUPTI没有添加到环境变量

解决方法

找到CUDAVX.0（X代表CUDA版本）所在文件夹下的extras文件夹下的CUPTI文件夹
将里面的libx64文件夹下的cupti64_90.dll文件复制到CUDAVX.0文件夹下的bin文件夹中，
cupti.lib文件复制到CUDAVX.0文件夹下的libx64文件夹下

    原文作者：郑付强
    原文地址: https://segmentfault.com/a/1190000015247323
    本文转自网络文章，转载此文章仅为分享知识，如有侵权，请联系博主进行删除。
点赞