在GPU上运行PyTorch代码时出现cudnn错误是由于CUDA深度神经网络库(cuDNN)与PyTorch版本不兼容或配置错误导致的。cuDNN是一个针对深度学习任务进行优化的GPU加速库,它提供了高性能的卷积、池化、归一化等操作。
要解决这个问题,可以尝试以下几个步骤:
如果以上步骤都没有解决问题,可以尝试在PyTorch官方论坛或社区中搜索类似的问题,或向PyTorch官方技术支持寻求帮助。
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