Whisper-Diarization项目中的cuDNN版本不匹配问题分析与解决方案

问题背景

在使用Whisper-Diarization项目进行语音转写和说话人分离时，许多用户在WSL2 Ubuntu24.04环境下遇到了RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_SUBLIBRARY_VERSION_MISMATCH错误。这个问题主要出现在运行diarize.py脚本时，特别是在加载NeMo MSDD模型的过程中。

错误现象分析

该错误表明系统中存在cuDNN库的子库版本不匹配问题。从错误堆栈中可以观察到，问题发生在PyTorch尝试初始化RNN模块的扁平化权重时，具体是在调用torch._cudnn_rnn_flatten_weight函数时触发的。

环境配置分析

多位用户报告了在不同环境下的相同问题：

• WSL2 Ubuntu24.04系统，CUDA 12.6，cuDNN 9.3.0
• RHEL 9系统，CUDA 12.4，cuDNN 9.6.0
• 独立Ubuntu24.04系统

值得注意的是，虽然主脚本diarize.py会报错，但并行版本diarize_parallel.py在某些情况下可以运行（尽管说话人识别功能可能不正常）。

根本原因

经过分析，这个问题主要由以下几个因素导致：

1. cuDNN版本冲突：系统中安装了多个版本的cuDNN库，导致子库版本不一致
2. PyTorch依赖限制：PyTorch 2.5.1对CUDA运行时和cuDNN有特定版本要求
3. 环境配置不当：WSL2环境下CUDA和cuDNN的配置与原生Linux环境有所不同

解决方案

方案一：调整cuDNN安装版本

对于独立Ubuntu系统，可以通过以下命令解决：

pip install -U nvidia-cuda-runtime-cu12 nvidia-cudnn-cu12

虽然这会提示与PyTorch 2.5.1的版本不兼容警告，但实际可以解决cuDNN版本不匹配问题。

方案二：移除冲突的cuDNN安装

项目维护者建议的解决方案是卸载nvidia-cudnn-cu12包，这通常表示系统中存在两个cuDNN安装：

pip uninstall nvidia-cudnn-cu12

方案三：使用并行脚本作为临时解决方案

虽然不是完美解决方案，但可以暂时使用diarize_parallel.py脚本进行转写工作，等待环境配置完善后再使用完整功能。

最佳实践建议

1. 环境隔离：使用conda或venv创建独立Python环境
2. 版本匹配：确保CUDA、cuDNN和PyTorch版本相互兼容
3. WSL2特定配置：在WSL2中特别注意CUDA驱动和库的安装路径
4. 日志分析：关注运行时的警告信息，它们可能提示潜在问题

总结

cuDNN版本不匹配问题是深度学习项目中常见的环境配置问题。对于Whisper-Diarization项目，通过合理管理CUDA和cuDNN的版本，可以有效地解决这一问题。建议用户根据自身环境选择最适合的解决方案，并注意保持深度学习环境各组件的版本兼容性。

对于更复杂的环境配置问题，可能需要进一步检查系统级的CUDA安装和PATH环境变量设置，确保所有组件都能找到正确版本的库文件。