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  • 目前,tensorflow官方还未发布cuda10.2对应tensorflow版本,通过以下方法可以解决改问题 亲测有效的配置方法: windows下需要把cuda安装目录下的cudart64_102.dll复制一份重命名为cudart64_101.dll, 具体目录是...

    目前,tensorflow官方还未发布cuda10.2对应的tensorflow版本,通过以下方法可以解决改问题

    亲测有效的配置方法:

    windows下需要把cuda安装目录下的cudart64_102.dll复制一份重命名为cudart64_101.dll,
    具体目录是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin\cudart64_101.dll,

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  • cudart64_100.dll not found 新安装tensorflow2.0,从...cuda 10.2 cudnn v7.6.5.32 tensorflow 2.0 嗯,装完cuda 与cudnn后,检测下: nvcc -V 没问题。 接着装tensorflow2.0,装完之后,检测一下,报错: 折腾了...

    cudart64_100.dll not found


    新安装tensorflow2.0,从vs2019到cuda、cudnn,都是重新安装,真是脑壳疼。

    配置:
    vs2019
    cuda 10.2
    cudnn v7.6.5.32
    tensorflow 2.0

    嗯,装完cuda 与cudnn后,检测下:

    nvcc -V
    

    没问题。

    接着装tensorflow2.0,装完之后,检测一下,报错:
    在这里插入图片描述
    折腾了一晚上,开始去查询cuda和tensorflow的对应版本,嗯,没找到。

    版本Python 版本编译器编译工具cuDNNCUDA
    tensorflow_gpu-1.13.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Bazel 0.15.079
    tensorflow_gpu-1.12.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Bazel 0.15.079
    tensorflow_gpu-1.11.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Bazel 0.15.079
    tensorflow_gpu-1.10.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
    tensorflow_gpu-1.9.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
    tensorflow_gpu-1.8.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
    tensorflow_gpu-1.7.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
    tensorflow_gpu-1.6.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
    tensorflow_gpu-1.5.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
    tensorflow_gpu-1.4.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.368
    tensorflow_gpu-1.3.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.368
    tensorflow_gpu-1.2.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.35.18
    tensorflow_gpu-1.1.03.5MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.35.18
    tensorflow_gpu-1.0.03.5MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.35.18
    网站:[查看链接](https://tensorflow.google.cn/install/source_windows)

    后来发现 cupti文件夹下面缺少东西。路径:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64
    在这里插入图片描述
    也就是报错所提示的缺少的文件。安装cuda10.2,根本没有这个文件。

    所以还是cuda版本问题了,降版本,将为cuda10.0就好了。

    果然,cuda最新版本就不能装

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  • 最近为了跑yolov5,我要安装pytorch,然后将cuda 10.0升级到了cuda10.2.pytorch是没问题了,但是我再运行我的yolo v4(tensorflow框架)代码时发现运行不了了,提示:cudart64_100.dll找不到,但是我现在是cuda 10.2...

    背景

    最近为了跑yolov5,我要安装pytorch,然后将cuda 10.0升级到了cuda10.2.pytorch是没问题了,但是我再运行我的yolo v4(tensorflow框架)代码时发现运行不了了,提示:cudart64_100.dll找不到,但是我现在是cuda 10.2了,他还在找cuda10.0。

    然后网上各种说cuda 10.2没有对应的tensorflow版本,我就觉得再装回去太麻烦了。下面是我的解决办法。

    win10安装cuda10.2和CUDNN8.2.2

    见我另外一篇博客:win10安装cuda10.2和CUDNN8.2.2

    重新安装tensorflow-GPU步骤

    创建环境

    conda create --name tensorflow_gpu python=3.6
    

    激活环境

    activate tensorflow_gpu
    

    查看环境

    conda info --envs
    

    在这里插入图片描述

    安装tensorflow

    conda install tensorflow-gpu==1.14.0
    

    安装keras

    pip install keras==2.2.5
    

    安装其他库

    pip install Pillow
    pip install matplotlib
    pip install opencv-python
    pip install xlwt
    pip install PyQt5
    
    

    Pycharm增加一个环境

    目前有了两个环境,增加一个刚才新建那个,如下图
    在这里插入图片描述

    测试成功

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • cuda10.2基础上,安装tensorflow-gpu pip install tensorflow-gpu==1.15 然后测试: python import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 显示false.很多cuda库都读取不到。 问题原因:最新的CUDA...

    在cuda10.2基础上,安装tensorflow-gpu
    pip install tensorflow-gpu==1.15
    然后测试:

    python
    import tensorflow as tf
    tf.test.is_gpu_available()

    显示false.很多cuda库都读取不到。在这里插入图片描述
    问题原因:最新的CUDA版本已经更新到10.1+,但是TensorFlow最新只支持到10.0。

    cuda tensorflow对应版本:https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

    linux:

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    解决方法:安装2个CUDA
    ubuntu 安装多个CUDA版本并可以随时切换

    安装双CUDA:

    1. nvidia-smi
      GeForce RTX 2060

    2. 查看安装cuda要求的显卡驱动最低版本要求:
      https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html#abstract

      CUDA 10.0 (10.0.130) >= 410.48

    3. 官网下载链接:
      最新版本cuda
      早期版本cuda
      cuda 10.0

    4. 官网安装链接:
      CUDA10.0安装链接。

    安装过程中在建立软链接时需要注意一下,
    如果是第一次安装cuda,那么毫无疑问输入y(yes),
    但是如果你是安装额外版本的cuda,是否选择y(yes)就要具体需求而定:
    如果希望启用当前安装的cuda版本,就选y,如果只是想安装这个版本,而暂时还不想启用该版本时,就选n。

    Do you accept the previously read EULA?
    accept/decline/quit: accept
    

    是否安装显卡驱动,选择no:

    Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48?
    (y)es/(n)o/(q)uit: n
    
    Install the CUDA 10.0 Toolkit?
    (y)es/(n)o/(q)uit: y
    

    回车:

    Enter Toolkit Location
     [ default is /usr/local/cuda-10.0 ]: 
    

    添加链接,
    注意这个连接,如果之前安装过另一个版本的cuda,除非想要用这个新版本的cuda,否则这里选no,因为指定该链接后会将cuda指向这个新的版本。

    Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
    (y)es/(n)o/(q)uit: n
    

    回车:

    Install the CUDA 10.0 Samples?
    (y)es/(n)o/(q)uit: y
    
    Enter CUDA Samples Location
     [ default is /home/gnn ]: 
    

    安装完成。

    cudnn:

    1. 查看cudnn对应的cuda版本: cuDNN 7.6.4 - 7.6.5
      https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/support-matrix/index.html
    2. 设置环境变量
       gedit ~/.bashrc
    

    打开文件,末尾输入:

    #在文件结尾处添加
    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
    export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda
    

    保存,

    source ~/.bashrc
    
    1. 下载cudnn: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

    cuDNN Library for Linux

    登录帐号y****n@1.com ; 3***Gnn***8

    1. 官网安装链接:https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html

    2. 安装完cuda后,对应的有cuda的版本,还会有个软连接,例如/usr/local/CUDA-9.0,将cudnn的文件copy到对应的CUDA-9.0下面就可以了,然后用哪一个cuda就把软连接链接上哪一个。

    3. 在/usr/local/目录下查看自己安装的cuda版本
      stat命令查看当前cuda软链接指向的哪个cuda版本 stat cuda
      在这里插入图片描述
      文件类型是symbolic link,而指向的目录正是/usr/local/cuda-10.2.

    4. 想使用cuda-10.0版本时,删除该软链接,然后重新建立指向cuda-10.0版本的软链接即可.

     sudo rm -rf cuda
    
      sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda
    
    展开全文
  • 对应的版本可以直接看,这里选择与cuda10.2对应的 1、解压压缩包 2、将三个文件夹(bin、include、lib)移动到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA 3、配置环境变量 就是刚刚移动到的目录和该目录下...
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    千次阅读 2020-12-08 11:38:52
    前言:前段时间开始接触深度学习,安装cuda时就默认安装了10.2版本,同时安装了对应版本的cuDNN8。...cuda10.2 cuDNN8 在后续安装tensorflow-gpu时出现了问题(tensorflow通过pip安装后可以正常i
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    千次阅读 2020-11-26 10:52:14
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  • 之前安装情况是GPU型号,驱动等等均与官网对应的版本的安装,所以没有大的问题,很顺利,最近新来了一批2080ti的GPU,只支持CUDA 10,官网显示对应tensorflow版本为1.14,比较高。但是之前代码是在tensorflow 1.6...
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    千次阅读 2019-12-23 20:46:35
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