CUDNN RNN报错Failed to call ThenRnnForward 求技术解决方案

针对你遇到的这个报错，结合你的环境配置和代码片段，我整理了几个核心排查方向和解决步骤：

1. 优先检查版本兼容性（最可能的根因） #

TensorFlow 1.4官方默认仅支持CUDA 8.0和CUDNN 6.0，而你使用的是CUDA 9.0，版本不匹配会直接导致底层CUDNN RNN的调用逻辑失效，触发ThenRnnForward失败。

解决建议：

• 如果你坚持使用TF 1.4：需要重新通过Bazel编译TF，编译时手动指定CUDA 9.0和对应CUDNN版本的参数。编译命令示例：

  bazel build --config=cuda --action_env TF_CUDA_VERSION=9.0 --action_env TF_CUDNN_VERSION=7 //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
  

  注：CUDA 9.0需要搭配CUDNN 7.0.x版本（比如7.0.5），请确保你的CUDNN版本符合要求。
• 更省心的方案：升级TensorFlow到1.5及以上版本（TF 1.5开始正式支持CUDA 9.0），可以直接通过pip安装预编译版本，避免手动编译的麻烦。

2. 验证CUDNN版本是否匹配 #

执行以下命令查看当前CUDNN版本：

cat /usr/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如果输出的版本不是7.0.x（对应CUDA 9.0），请下载并安装NVIDIA官方提供的CUDA9.0对应的CUDNN7.0.x版本，替换现有版本后重新测试。

3. 检查代码中的参数与输入维度 #

从你的代码片段来看，需要确认两点：

• CudnnRNNRelu的参数顺序是否正确：TF 1.4中该类的构造函数签名为CudnnRNNRelu(num_layers, num_units, input_mode='linear_input', direction='unidirectional')，你传入的5是层数，n_hidden是单元数，方向设为bidirectional，这部分是正确的。
• 输入张量的维度是否符合要求：CudnnRNN要求输入格式为[time_steps, batch_size, input_size]，你通过tf.transpose(layer_1,[1,0,2])将原张量从[batch, time, feature]转置为[time, batch, feature]，格式是正确的，但请确认layer_1的最后一维（特征数）是否非空且符合模型预期。

另外，代码中tf.conca...未完成，后续的拼接逻辑如果涉及RNN输出的维度操作，也可能间接引发问题，但当前报错发生在ThenRnnForward，所以优先排查前面的点。

4. 多GPU环境的单GPU验证 #

你的机器有4个P100，可先尝试限制仅使用单GPU测试，排除多GPU初始化的问题：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

运行代码后如果报错消失，说明可能是多GPU环境下CudnnRNN的分布式初始化问题，此时可以尝试在代码中显式指定GPU设备，或者使用TF 1.4的分布式策略（相对繁琐，更建议升级TF版本）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Prabhudatta Das