安装GPU版本的tensorflow过程总结

Posted 2020-09-22

首先安装cuda，和cudnn

安装完了后再用pip去安装tensorflow的指令如下：$ sudo pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

 

在spyder环境下，利用GPU模式下的tesorflow跑cnn时，出现

E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:390]Loaded runtime CuDNN library: 5005 (compatibility version 5000) but source wascompiled with 5110 (compatibility version 5100).  If using a binary install, upgrade your CuDNNlibrary to match.  If building fromsources, make sure the library loaded at runtime matches a compatible versionspecified during compile configuration.

F tensorflow/core/kernels/conv_ops.cc:605]Check failed: stream->parent()->GetConvolveAlgorithms(&algorithms)

这个问题

原因：大概就是cudnn版本不符合，我的是5.0，官网要求的是5.1

 

更新cudnn首先要下载一个cudnn的压缩包，可以官网上下，也有网盘

链接：http://pan.baidu.com/s/1slPfR8x 密码：g4fv

然后将这个压缩包解压到主文件夹，会自动命名为cuda，cuda文件夹下有include和lib64两个文件夹

 

1、删除原来的cudnn系统路径下的一些文件

 

sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h

sudo rm -rf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*   #这里*是通配符，libcudnn*指的是名字中带有libcudnn的所有文件

 

2、安装刚才解压的cudnn版本，在终端cd到刚解压的cuda文件夹，然后继续输入下面两个指令，这两个指令相当于把解压后的cuda文件夹下的一些文件拷到系统路径下面

 

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

sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/       #这里*是通配符，lib*指的是名字中带有lib的所有文件

 

3、在系统路径下建立软链接（解压出来的lib64下面有3个so文件。分别是 libcudnn.so 和 libcudnn.so.5以及 libcudnn.so.5.1.3文件。 并且这3个点so文件大小都一样。其实都是软连接！libcudnn.so链接到libcudnn.so.5，而libcudnn.so.5.又链接到libcudnn.so.5.1.3。 真正的文件只有libcudnn.so.5.1.3）

 

cd /usr/local/cuda/lib64

sudo chmod +r libcudnn.so.5.1.10

sudo ln -sf libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5

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

sudo ldconfig