Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)

一个月前就遇到这个问题了。

当时有人说显存不够、也有人说版本不对。当时我小白啥也不懂，反正是学习，又不是跑项目非要解决这个问题。

但是这一个月来有个学习的代码GPU版本的就是就是跑不起来。很不爽，我新电脑欸，别人一个教学代码我都跑不起来，不像话是吧。

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大佬写文章让人出坑，我写博客让人掉坑里

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Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)

网友：解决了，是我的 tensorflow-gpu版本和cuda不对应，无法运行，重新装了个低版本的就可以了，谢谢

我看到网友说解决了，那那个激动。然后我换了tensorflow-gpu2.3.0、2.4.0、2.5.0，发现还是没用，我原来的版本没有问题。

一开始我也不相信是我的电脑不行、而是软件没装对。

Adding visible gpu devices: 0

一开始被这个0唬到了，以为显卡没用起来，一直环境装了卸写了装。最后我发现这是代表我有一块显卡标号为0 ，如果你有两块想卡标号就是0，1

我们每次运行代码那些红字是一些初始化的一些环境配置信息，只要输出的更我的差不多就说明你装的tensorflow版本、显卡驱动、cuda、cudnn各版本之间是一致的。

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#cublas-resolved-issues

tensorflow版本、显卡驱动、cuda、cudnn各版本不一致，这时红色的字是这个文件找不到、那个文件找不到、叫你好好装环境，还给你推荐个网址（多贴心）。但这时代码应该也能运行，只是用cpu跑的

上面这张图我发现别人运行进程的时候Type 值为C+G，而我只是C（有疑问得解决，我还不会欢迎留言区指导）

这个报错是显存不够：Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)

尤其是在用别人的代码时，自己的配置跟不上时

这时有两个方法可以采用：

方法一：
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

这个方法直接把GPU关了，治标不治本（气不气，弄个GPU过来，最后给关了，这个我不能忍）

方法二

这是一个博主提供的方法：“在predict时，使用CPU predict”

https://blog.csdn.net/myourdream2/article/details/86603300?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162493352216780357219886%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=162493352216780357219886&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~baidu_landing_v2~default-2-86603300.first_rank_v2_pc_rank_v29_1&utm_term=Process+finished+with+exit+code+-1073740791+%280xC0000409%29&spm=1018.2226.3001.4187

而我调试的时候发现以下代码就执行不下去了（别问我哪句报错fit（）2000多句代码我没找着）：

history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=50, validation_data=(x_test, y_test), validation_freq=1,callbacks=[cp_callback])

也有建议把batch_size=64改小的，也没解决我的问题。

写道这里发现这个问题还是没解决，但认识要深入一点了。

等下次有想法了，再写，欢迎大佬来指导

20210629

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