CUDA_ERROR_NOT_PERMITTED请问这个报错是什么问题，哭了

Question

F tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:147] Failed setting context: CUDA_ERROR_NOT_PERMITTED: operation not permitted

报错如下

系统：win11
显卡：NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU
显卡驱动：566.14

cuda和cudnn版本：

环境配置：

这边用CPU能跑但是内存不够，用GPU跑就直接报这个错

Answer 1

该回答引用自Deepseek,由本人整理审核 若有帮助，望采纳。

问题分析

你遇到的错误是 CUDA_ERROR_NOT_PERMITTED: operation not permitted，这个错误通常与CUDA（NVIDIA的并行计算平台）的权限问题有关。具体来说，这个错误可能由以下几个原因引起：

1. 权限问题：当前用户可能没有足够的权限来访问或设置CUDA上下文。
2. 驱动程序问题：NVIDIA驱动程序可能没有正确安装或配置。
3. CUDA版本不匹配：CUDA版本与TensorFlow版本不兼容。
4. 操作系统限制：某些操作系统设置可能限制了CUDA的运行。

解决方案

1. 检查权限

确保你以管理员权限运行你的Python脚本或Jupyter Notebook。你可以尝试以下步骤：

• 右键点击你的Python解释器或Jupyter Notebook图标，选择“以管理员身份运行”。
• 如果你在Linux或macOS上，尝试在终端中使用sudo命令运行你的脚本。

2. 更新NVIDIA驱动程序

确保你的NVIDIA驱动程序是最新的。你可以通过NVIDIA的官方网站下载并安装最新的驱动程序。

3. 检查CUDA和cuDNN版本

确保你的CUDA和cuDNN版本与TensorFlow兼容。你可以参考TensorFlow的官方文档来确认兼容的版本。

• 卸载当前的CUDA和cuDNN版本。
• 从NVIDIA的官方网站下载并安装与TensorFlow兼容的CUDA和cuDNN版本。

4. 检查环境变量

确保你的环境变量正确设置了CUDA和cuDNN的路径。你可以在终端或命令提示符中运行以下命令来检查：

echo $PATH
echo $LD_LIBRARY_PATH

确保这些变量包含了CUDA和cuDNN的安装路径。

5. 检查操作系统设置

某些操作系统设置可能会限制CUDA的运行。你可以尝试以下步骤：

• 在Windows上，检查“设备管理器”中的NVIDIA显卡是否正常工作。
• 在Linux上，确保SELinux或AppArmor没有限制CUDA的运行。

6. 重新安装TensorFlow

如果以上步骤都没有解决问题，你可以尝试重新安装TensorFlow。确保你使用的是与CUDA和cuDNN兼容的TensorFlow版本。

pip uninstall tensorflow
pip install tensorflow

总结

CUDA_ERROR_NOT_PERMITTED: operation not permitted 错误通常与权限、驱动程序、CUDA版本或操作系统设置有关。通过检查和调整这些方面，你应该能够解决这个问题。如果问题仍然存在，建议查看TensorFlow和CUDA的官方文档，或者在相关的技术论坛上寻求帮助。