本文主要是介绍tensorflow 报错: Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
____tz_zs
报错场景：
我是在训练神经网络模型，同时运行检测的会话检测其正确率时报错（ps：在cpu版本的tensorflow上不会报错）
Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 965M, pci bus id: 0000:01:00.0)
could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
error retrieving driver version: Unimplemented: kernel reported driver version not implemented on Windows
could not destroy cudnn handle: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
Check failed: stream->parent()->GetConvolveAlgorithms(&algorithms) Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)报错原因（这是我的理解，不一定正确）：
由以上报错信息可知，程序是在创建gpu线程时报错，而程序的进程结束代码 exit code -1073740791 (0xC0000409) 所以我推测与堆栈溢出相关。（Windows NTSTATUS Values 进程终止消息标识符：http://blog.csdn.net/tz_zs/article/details/77427842 ）
gpu已经被训练神经网络的会话占用了，运行监测会话时，没有gpu内存给他去运行。
解决方法：
方法1：
为会话按比例分配gpu（设置每个GPU应该拿出多少容量给进程使用）
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.2
with tf.Session(config=config) as sess:.......另外，分配时需注意，检测神经网络准确率的数据集是同时（而不是像训练时是分batch的）放入神经网络模型中运行的，要消耗大量资源。所以要分配多一些，不然会内存溢出。
方法2：
让其自动的分配（刚一开始分配少量的GPU容量，然后按需慢慢的增加，由于不会释放内存，所以会导致碎片）
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
with tf.Session(config=config) as sess: ....... 查阅的资料：
http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/how_tos/using_gpu.html
https://www.zhihu.com/question/52253560
http://blog.csdn.net/u012436149/article/details/53837651
写博客时的注意：
从草稿箱删除不要的草稿文章时，注意先刷新草稿箱。
我是在草稿箱的一个版本上编辑然后发表文章，由于没有刷新草稿箱页面，就直接把草稿箱的文章全删除了，导致已经发表的文章也被删除
(￣ε(#￣) Σ
这篇关于tensorflow 报错: Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
