带有 Cuda Toolkit 7.5 和 cuDNN 7.0 的 TensorFlow 0.7.1答案

【问题标题】：Tensorflow 0.7.1 with Cuda Toolkit 7.5 and cuDNN 7.0带有 Cuda Toolkit 7.5 和 cuDNN 7.0 的 TensorFlow 0.7.1
【发布时间】：2016-02-29 14:43:17
【问题描述】：

我最近尝试将我的 Tensorflow 安装从 0.6 升级到 0.7.1（Ubuntu 15.10、Python 2.7），因为它被描述为与更多最新的 Cuda 库兼容。一切正常，包括来自 Tensorflow 入门页面的简单测试。但是我无法使用 cuDNN。使用 cuDNN 运行程序时，我首先收到警告

“无法加载 cuDNN DSO”

后来程序崩溃了

I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:717] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 980, pci bus id: 0000:01:00.0)
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_bfc_allocator.cc:73] Allocating 3.30GiB bytes.
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_bfc_allocator.cc:83] GPU 0 memory begins at 0x704a80000 extends to 0x7d80c8000
F tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:204] could not find cudnnCreate in cudnn DSO; dlerror: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so: undefined symbol: cudnnCreate

我为 Cuda 安装下载的文件是

cuda-repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64.deb 和
cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz

我按照Tensorflow getting started page 上的说明进行操作，但使用 cuDNN 7.0 而不是 6.5。 $LD_LIBRARY_PATH 是 "/usr/local/cuda/lib64"

我不知道为什么找不到 cudnnCreate。有没有人成功安装了这个配置，可以给我建议吗？

【问题讨论】：

cuDNN 7.0？我以为the latest one 是 5？

标签： python linux tensorflow

【解决方案1】：

当我忘记设置LD_LIBRARY_PATH 和CUDA_HOME 环境变量时，我得到了同样的错误：

导出LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64" 导出CUDA_HOME=/usr/local/cuda

【讨论】：

在 ubuntu 16.04 中使用 cuda 8/cudnn5.1 像魅力一样工作，谢谢

【解决方案2】：

我正在按照以下说明在 archlinux 中安装 TensorFlow： https://github.com/ddigiorg/AI-TensorFlow/blob/master/install/install-TF_2016-02-27.md

您似乎需要 cuDNN v2 或更高版本，您可以通过注册他们的 Accelerated Computing Developer Program 获得，通常需要 2 天： https://developer.nvidia.com/accelerated-computing-developer

更新：您似乎已经拥有 cuDNNv2

【讨论】：

【解决方案3】：

jorgemf 发送的链接（谢谢）描述了 Python 3.5 安装，我几乎切换到 Python 3.5。我当前安装的最后一次尝试是再次将 cuDNN 库复制到 /usr/local/cuda/lib64。

它奏效了！这样问题就解决了，虽然我还是不知道为什么会这样。

【讨论】：

【解决方案4】：

Windows 10 用户的错误解决：

从cuda site 下载适用于 Windows 10 的 cuDNN v5.1 库，必要时注册。
复制该压缩包中的 cudnn64_5.dll (cuda\bin\cudnn64_5.dll) 归档到

C:\Program Files\NVIDIA GPU 计算工具包\CUDA\v8.0\bin\;

如果 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 是您的安装路径用于 CUDA 工具包。

【讨论】：

【解决方案5】：

Ubuntu 14.04 && cudnnV5.0 && Cuda7.5

我遇到了一些错误并以另一种方式解决它。按照官方的入门页面，我用下面这些命令安装cudnn，基本上就是把这些文件复制到我们的cuda目录中

https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/get_started/os_setup.html#optional-install-cuda-gpus-on-linux

tar xvzf cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-ga.tgz

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

但是在这样做之后，如果我们使用 ll 命令显示“/usr/local/cuda/lib64”中的所有文件并与原始文件进行比较

会

似乎那些软链接在复制后已断开。所以我删除它们并手动创建，如下所示：

sudo rm libcudnn.so.5 libcudnn.so

sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so

sudo ln -sf libcudnn.so.5.1.3 libcudnn.so.5

之后，执行

sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64

终于成功了！

【讨论】：