之前学tensorflow1.x现在学tensorflow2.0,在Anaconda安装好tensorflow-gpu==2.0.0后运行程序出现:
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version的错误;
原因:CUDA驱动版本不满足CUDA运行版本。因为我的显卡支持CUDA9.1及以下,而tf2.0需要CUDA10以上,所以报错。


附上转:Win10如何查看Nvidia支持的CUDA版本
win10:tensorflow对应CUDA
看了很多博客说换什么CUDA toolkit,在这里是没有用的,因为在anaconda安装tf2.0时会自动下载对的CUDA toolkit。这里是驱动不支持的原因。
折腾了大半天,其实这个问题很简单。
方法1(推荐):
直接下载个360驱动大师更新驱动就可以了。
把这个显卡升级最新的就可以了。(我的要更新两次,反正你更新到最新版的驱动一般都支持CUDA10)
方法2(不推荐):
还有一个手动的方法:转:https://wenda.so.com/q/1512425219217025
我试过这个方法,但是不成功,显示这个驱动是最新但其实它不是最新的。所以我还是推荐方法1。另外说一声,更新完驱动还是能运行CUDA9的tf程序的,所以不用担心,放心地去更新驱动吧。
本文解决在使用TensorFlow2.0时遇到的CUDAdriver版本不足问题,详细介绍了驱动不匹配的原因及两种解决方案,推荐使用360驱动大师更新显卡驱动。
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