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最新推荐文章于 2025-02-17 10:04:37 发布

dreamsever

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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow

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博主分享了在Windows环境下配置TensorFlow GPU版本的过程及遇到的版本兼容性问题。通过更换cuDNN版本解决了运行时的错误，显著提升了训练速度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

关注Tesorflow很久了，但是一直处于搭建环境阶段，说实话国内搞Tesorflow难度还是有点坑的，资料需要fq，下载更新需要fq，搜索看教程还需要fq。关键是Tesorflow本身也有很多问题，版本必须搭配才可以，这次我就遇到了版本的问题。

以前是在mac上跑了一个小例子。跑通了，但是很慢，而且是我公司开发的mac，被我跑的呼呼响，我还是挺心疼的。据说GPU版本的比较快，所以我就在自己的神船上搭建了一下环境

设备：
window10
i7
GTX960M

官方安装教程看这里：https://www.tensorflow.org/install/install_windows
CUDA9.0
cudnn7.1
然后就出了下面的问题：

2018-04-08 21:49:36.244256: E T:\src\github\tensorflow\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:396] Loaded runtime CuDNN library: 7102 (compatibility version 7100) but source was compiled with 7003 (compatibility version 7000). If using a binary install, upgrade your CuDNN library to match. If building from sources, make sure the library loaded at runtime matches a compatible version specified during compile configuration.
2018-04-08 21:49:36.256412: F T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\kernels\conv_ops.cc:712] Check failed: stream->parent()->GetConvolveAlgorithms( conv_parameters.ShouldIncludeWinogradNonfusedAlgo(), &algorithms)

我看了下注释，感觉到是版本不匹配，提示说源码是在7003版本编译的，但是我的是7102，所以我又去https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download这里，下载了一个

这里写图片描述