Check failed stream->parent()->GetConvolveAlgorithms(&algorithms)解决办法
由于我很早就在 GitHub 下载了 TensorFlow 的源码库没有更新，在运行 TensorFlow 官方的 CNN 例子的时候，总是报 ImportError 错误，找不到 cifar10 模块，后来发现是 TensorFlow 的源码库更新了，这些模型实现都被移到了一个新的源码库：models 。
但是呢，在我 clone 了 models 到本地后，按照 TensorFlow 官方的例子运行 python cifar10_train.py 的时候，问题又出现了……
运行环境
运行环境是首要前提 。
- OS：Windows 10 家庭中文版
- CUDA：
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44 - cuDNN：5.0
- TensorFlow: 1.0.0
python -c "import tensorflow; print(tensorflow.__version__)" 的输出：
1 | I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cublas64_80.dll locally |
问题
运行 python cifar10_train.py 的报错信息如下：
1 | E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:390] Loaded runtime CuDNN library: 5005 (compatibility version 5000) but source was compiled with 5105 (compatibility version 5100). If using a binary install, upgrade your CuDNN library to match. If building from sources, make sure the library loaded at runtime matches a compatible version specified during compile configuration. |
解决
从报错信息很明显可以看出，是 cuDNN 的版本问题，那么我只需要升级 cuDNN 版本就可以了。我现在的版本是 5.0，升级到 5.1 即可。可从 官网 下载或者从 这里 直接下载我下载好的。
下载好后就是替换原有的 5.0 版本了。如果原先你安装 cuDNN 的时候是用将 C:\cuda\bin 加进 Path 环境变量的方法安装的，那么你直接用 5.1 版本文件替换原有文件应该就可以。
但是我第一次安装的时候稍微麻烦一些，是用 此文 中的方法安装的，即将对应文件复制到对应位置，所以你在升级 cuDNN 版本的时候也要将对应文件复制到对应位置就可以了。当然，你也可以直接使用第一种方法。
然后，再次运行 python cifar10_train.py 就可以顺畅的玩耍了。