CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

本文针对运行基于TensorFlow-GPU的Python程序时出现的内部错误和会话创建失败的问题,提供了两种解决方案:一是调整TensorFlow的版本至1.4以下,二是将CUDA从8.0升级至9.0及以上版本。

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在运行基于tensorflow-gpu的python程序的时候,出现了如下的问题:


(1) Internal: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version;

(2)tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session.

解决方法:

(1)查看了一下自己的tensorflow(GPU版本)的版本是1.7.0,tensorflow 1.7需要CUDA 9.0+, 而我用的服务器(系统:Ubuntu)上装的是CUDA 8.0 +;

(2)解决的方法有两个,一个是降低tensorflow的版本(<tensorflow 1.4);另一个是将CUDA升级到9.0+。


### 升级CUDA驱动以匹配CUDA运行时版本 要解决“CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version”的问题,可以通过升级显卡驱动来实现。以下是详细的解决方案: #### 显卡驱动的重要性 显卡驱动程序定义了硬件的功能边界,并影响可以安装的CUDA Toolkit的最大版本[^2]。如果当前使用的CUDA运行时版本高于已安装的显卡驱动所支持的版本,则会出现错误。 #### 驱动与CUDA工具包的关系 驱动具有向下的兼容性,这意味着较新的驱动通常能够支持旧版CUDA Toolkit,但它也限定了可安装CUDA Toolkit的最高版本。因此,在尝试更新CUDA Toolkit前,应优先确认并升级到合适的显卡驱动版本。 #### 如何检查现有驱动版本 在Linux系统下,可通过以下命令查看当前NVIDIA驱动版本: ```bash nvidia-smi ``` 该命令会显示当前系统的驱动版本号以及其他相关信息[^4]。 #### 查找所需的驱动版本 根据目标CUDA运行时版本的需求,访问[NVIDIA官方文档](https://docs.nvidia.com/cuda/)查询对应的最低驱动需求。例如,对于特定版本的CUDA Toolkit,可能需要至少某个版本的驱动程序才能正常运作[^1]。 #### 安装最新驱动 为了确保兼容性和性能优化,建议下载并安装最新的稳定版NVIDIA驱动。具体步骤如下: - 访问[NVIDIA官方网站](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx),输入具体的GPU型号、操作系统及其他必要参数。 - 下载推荐的驱动程序文件。 - 停止X服务器(如果有),卸载现有的驱动程序(通过`apt-get remove --purge nvidia*`或其他方式),然后按照说明完成新驱动的安装过程[^3]。 #### 更新环境变量 成功安装新版驱动之后,重新启动计算机使更改生效。接着验证驱动是否正确加载并通过测试脚本或应用程序再次执行先前失败的操作以确认问题已被解决。 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应返回True表示可用 ```
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