Tensorflow—gpu报错

最新推荐文章于 2024-02-05 00:14:07 发布
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文章标签： python runtime
原文链接：http://www.cnblogs.com/yifdu25/p/8196734.html
本文详细记录了解决TensorFlow 1.4与CuDNN版本不匹配的问题过程。作者最初遇到错误提示，显示CuDNN版本与编译时指定的版本不一致。经过排查，发现是因为安装了错误版本的CuDNN库。最终通过卸载并安装正确的CuDNN 6版本解决了问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一晚上什么事都没做，就一直在查找tensorflow1.4缺少cudnn64_6的错误。

最后发现自己一直用的是cudnn64_7，即使改成cudnn64_6仍不可行。主要受实验室大佬安装的cudnn64_7的影响，估计它用的是cuda9。最后重新下载安装了cudnn64_6后代码跑成功了。

撒花！！！RainbowSunOpen-mouthed smile

附上错误语句


I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:838] Creating TensorFlow device(/gpu:0) -> (device: 0, name: Tesla K20m, pci bus id: 0000:02:00.0) E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:347] Loaded runtime CuDNN library: 6022 (compatibility version 5000) but source was compiled with 5103 (compatibility version 5100). 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.

转载于:https://www.cnblogs.com/yifdu25/p/8196734.html

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