tensorflow make 环境配置问题

最新推荐文章于 2024-11-17 01:29:49 发布

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本文详细解析了TensorFlow与CUDA版本之间的兼容性问题，包括常见的错误如roi_pooling.so:undefined symbol等，并提供了不同CUDA版本所支持的TensorFlow版本范围。同时，介绍了在Linux环境下多版本CUDA的安装与配置方法，以及如何在系统中切换不同的CUDA版本。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.在make和运行demo过程中，会出现各种问题，如roi_pooling.so: undefined symbol、undefined symbol: __cudaPopCallConfiguration、undefined symbol: _ZTIN10tensorflow8OpKernelE、undefined symbol: _ZN10tensorflow7strings6StrCatERKNS0_8AlphaNumES3_等等错误

这种问题很主要的原因是TensorFlow版本和 Cuda版本不兼容，下面是cuda版本支持的tf版本

cuda 10 with tf 1.13-1.14

cuda 9 with tf 1.5-1.12

cuda 8 with tf below 1.4

仔细检查自己的python 版本、tf版本、Cuda版本啊~

2.linux关于bashrc与profile的区别

https://www.jianshu.com/p/9d95e5e736da

3.多版本cuda使用的方法

1).安装好后，可以在 /usr/local/目录下看到cuda-8.0和cuda-9.0两个目录（有可能还有一个cuda软链接，用命令ll看一下链接到哪个目录，无影响）
2).环境配置。这里在系统环境配置文件 /etc/profile里配置（也可以在~/.bashrc文件下设置，这两个文件区别参见https://www.jianshu.com/p/9d95e5e736da，如果你是用图形界面的服务器，然后还用了IDE，如spyder或者pycharm，一定要在/etc/profile配置，因为~/.bashrc配置只对shell生效）

3).保存后。source /etc/profile 使得其立即生效。
4).之后还有一般还要配置对应的cuDNN。