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
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
我试着安装了nvidia-cudnn,而且速度有点快,并且在提示中失败了。当我试图安装它时,我意外地撞到了拒绝。现在,当我试图卸载时,会得到以下错误:
$ sudo apt purge nvidia-cudnn -y
Reading package lists... Done
Building dependency tree... Done
Reading state information... Done
The following packages will be REMOVED
nvidia-cudnn*
0 to upgrade, 0 to newly install, 1 to
在anaconda下创建了tensorflow环境之后,我安装了tensorflow-gpu。然后,我试图导入tensorflow,以验证它是否已正确安装,但得到了以下错误:
ImportError: Could not find 'cudnn64_7.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Note that installing cuDNN is a separate step
我试图在Jetson上使用dlib (GPU),下面是安装dlib-19.19的步骤
dowload dlib repo from repo: https://github.com/davisking/dlib
cd dlib-19.19
mkdir build
cd build/
cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=1
收到消息
-- Found CUDA: /usr/local/cuda (found suitable version "10.2", minimum required is "7.5")
-- Looking for cuDN
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
我试图运行一些简单的tensorflow-gpu 2.0代码来对图像执行卷积。我在ubuntu 18.04x64和python3.6.8上有一个Anaconda环境。
错误似乎是,在安装tensorflow-gpu时,Anaconda将在conda环境的packages目录中安装一个旧版本的cudnn-7.3.1。Tensorflow正在使用这个旧版本的cudnn,这在运行下面的代码时会导致cudnn错误。
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.datase
我不想在没有cuDNN特权的计算机上安装sudo。对于我的TensorFlow模型,我不需要cuDNN,因此我使用了环境变量TF_USE_CUDNN=0。然而,我得到:
ImportError: libcudnn.so.5: cannot open shared object file: No such file or directory
在没有TensorFlow的情况下如何使用cuDNN?
我已经在当前工作目录中创建了python虚拟环境。它安装了cuda以及tensorflow和其他软件包。我尝试运行以下脚本来检查tensorflow是否可以访问GPU。
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
脚本在运行时会引发以下错误-
could not load dynamic library 'libcudnn.so.8'; dlerror: libcudnn.so.8: cannot open shared o
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: &