我有一个anaconda安装,我用它在Windows10上配置了Python3.6,tensorflow 1.13。安装工作正常,除非我尝试调用CuDNN代码,即conv2d和类似的函数,当我遇到以下错误时:“E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:324] Loaded cudnn library: 7.3.1但源代码是用: 7.4.1编译的。如果是CuDNN 7.0或更高版本,CuDNN库的主要和次要版本需要匹配或具有更高的次要版本。如果使用二进制安装,请升级您的CuDNN库”。 Which TensorFlow and CUDA ve
我试图在GPU中使用TensorFlow,得到了以下错误:
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: 5005 (compatibility version 5000) b
自从昨天我试图在Google上使用GPU运行Pytorch时,我收到了下面提供的错误。以前它运作得很好。我试着安装不同版本的Pytorch,但是我有不同的错误。
# Use PyTorch to check versions, CUDA version and cuDNN
import torch
print("PyTorch version: ")
print(torch.__version__)
print("CUDA Version: ")
print(torch.version.cuda)
print("cuDNN version is: &
我在Windows中使用了带有Spyder3.3.6和Python3.7.5的cupy (Win10 Pro 64位,i7-7700,8GBMemory,GTX-1060-6GB)。
cupy、chainer、cuda和cuDNN的版本分别为6.0.0、5.3.0、10.1.243和7.6.4。
当我导入cupy时,发生了以下错误:
C:\Users\(username)\Anaconda3\envs\gpgpu\lib\site-packages\chainer\backends\cuda.py:98: UserWarning: cuDNN is not enabled.
Please re
当使用CloudML进行1 GPU (BASIC_GPU层)和运行时版本1.11的培训时,我会得到以下错误,然后作业失败。
Loaded runtime CuDNN library: 7.0.5 but source was compiled with: 7.3.0. CuDNN library major and minor version needs to match or have higher minor version in case of CuDNN 7.0 or later version. If using a binary install, upgrade your CuDN
我有一台装有cuda 9.0和cudnn 7.1的机器。
我试过在这台机器上使用tensorflow 1.7.0,但它不工作,因为这个版本的tensorflow是为cudnn 7.0创建的,当我在我的图形处理器上启动训练时,我得到了这个错误:
Loaded runtime CuDNN library: 7102 (compatibility version 7100) but source was compiled with 7005 (compatibility version 7000).
是否有与我的cuda和cudnn版本兼容的tensorflow版本?我还需要这个工作的tensorf
我正在尝试使用tensorflow gpu版本来训练和测试我的深度学习模式。但问题来了。当我用一个python文件训练我的模型时,一切都进行得很好。Tensorflow-gpu可以正确使用.然后,我将我的模型保存为预先训练好的grapg.pb格式,并尝试在另一个python文件中重用它。
然后我得到以下错误消息。
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:363] Loaded runtime CuDNN
library: 7.1.4 but source was compiled with: 7.2.1. CuDNN library ma
我有CUDA8.0,我可以下载cuDNN。目前,我有cuDNN版本7.0.5的Linux。
我没有管理员权限。
当我试图为GPU安装TensorFlow版本1.4时,我得到了以下错误:
ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
我想这是因为我的机器上没有cuDNN。我根据sysadmin的建议下载了7.0.5版本,这当然不是错误消息希望我得到的版本(它需要版本6)。
所以我想,我会尝试Tensorflow版本1.5的GPU。我发现了一个错误:
ImportErro
我正在尝试解决标题中的问题:
Loaded runtime CuDNN library: 7.1.2 but source was compiled with: 7.6.0. CuDNN library major and minor version needs to match or have higher minor version in case of CuDNN 7.0 or later version
我还读过其他几篇文章(例如:)
这基本上告诉我,我的机器有CuDNN 7.1.2,但我需要7.6.0。答案是下载并安装7.6.*
唯一的问题是,我认为我是按照nvidia档案()上的
我正在运行UI从github下载的代码。它应该是工作的(我看到其他人设法激活它)。当我尝试运行它时,我得到了以下错误消息: RuntimeError: CuDNN error: CUDNN_STATUS_SUCCESS 代码使用pytorch 0.4.1。我已经安装了cuda。 当我运行命令cat /usr/local/cuda/version.txt时,我得到了答案: CUDA Version 10.0.130 当我运行命令conda list -n <my env name>时,我看到: cudatoolkit ver 9.0
cudnn ver 7.6.5 现在
我在运行深度学习模型训练时遇到了这个错误,尽管在Internet上查看了许多解决方案,但它们对我没有帮助。日志如下:
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 208, in <module>
main()
File "main.py", line 100, in main
model = nn.DataParallel(model).cuda()
File "/home/dexter/miniconda3/envs/VideoSum/lib/p
如何在脚本运行过程中处理这样的错误?安装在新env中的Easyocr
File "C:\Users\user\Anaconda3\lib\site-packages\easyocr\detection.py", line 2, in <module>
import torch.backends.cudnn as cudnn
ModuleNotFoundError: No module named 'torch.backends'