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  • tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

    安装TensorFlow 2.0.0以后,运行出现了下面的错误:

    tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

    这是由于CUDA驱动版本不满足CUDA运行版本造成的,之前为了安装TensorFlow 2.0.0,升级了CUDA运行版本到CUDA 10.0,但是CUDA驱动版本并没有升级,从而造成了这个错误.CUDA驱动版本和CUDA运行版本应该满足下面这张表的要求(https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html):

    运行nvidia-smi后,发现CUDA驱动版本是385.13,而我在安装的cuda版本是9.0,不满足上面的要求.

    先用下面的方法解决一下,看行不行:

    https://blog.csdn.net/qq_38163755/article/details/88583016

    原因在于conda自动安装时,CUDA toolkit安装的是9.2,但是9.2对应的驱动为不小于396,因此就出错了。
    解决方法为在那个环境下卸载CUDA与cudnn,然后安装合适的版本。
    卸载:

    conda uninstall cudnn
    conda uninstall cudatoolkit

    安装

    conda install cudatoolkit=9.0
    conda install cudnn

    出错信息暂时消失了。


    版本根据需求自定义,下面有版本对应关系。
    然后重新用conda install安装tensorflow-gpu即可。
    CUDA各版本与驱动的对应关系可点击链接:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

    tensorflow-gpu与CUDA和cudnn的对应关系可查看:https://tensorflow.google.cn/install/source

    ————————————————
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    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_38163755/article/details/88583016

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/p/15525032.html
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