如何在 OS X High Sierra 10.13.2 上为 CUDA 9.1 安装 NVIDIA CuDNN v7 for Tensorflow？

Posted 2023-03-23

【中文标题】如何在 OS X High Sierra 10.13.2 上为 CUDA 9.1 安装 NVIDIA CuDNN v7 for Tensorflow？

【英文标题】：How to install NVIDIA CuDNN v7 for CUDA 9.1 for Tensorflow on OS X High Sierra 10.13.2?

【发布时间】：2018-06-02 14:09:08

【问题描述】：

我正在尝试在我的 Mac OSX 10.13.2 上从源代码安装适用于 Python3.6 的 Tensorflow-GPU。

安装过程是……

我为我的 Geforce GT-750M 安装了 Nvidia-Web-Driver 并进行了更新。

已安装并更新至 CUDA 驱动程序 v387.99（GPU 驱动程序版本：378.10.10.10.25.102）。

我尝试为 CUDA 9.1 安装 CuDNN v7。

但我无法从 NVIDIA 网站上找到适合我的 Mac 的版本。 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

我努力安装 Tensorflow，尝试了所有我能想到的方法，但都失败了，我在下面遇到了同样的错误。

nvcc 致命：不支持主机编译器（'Apple clang'）的版本（'90000'）

即使我在运行编译 CUDA 9.1 示例代码的命令时也遇到了同样的错误。

$make -C 0_Simple/vectorAdd

错误是...

/Developer/NVIDIA/CUDA-9.1/bin/nvcc -ccbin clang++ -I../../common/inc -m64 -Xcompiler -arch -Xcompiler x86_64 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch =compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_37,code=sm_37 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_52,code=sm_52 -gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code= sm_61 -gencode arch=compute_70,code=sm_70 -gencode arch=compute_70,code=compute_70 -o vectorAdd.o -c vectorAdd.cu nvcc 致命：不支持主机编译器（'Apple clang'）的版本（'90000'） make: *** [vectorAdd.o] 错误 1

我该如何解决这个问题？我需要你们的帮助。

这些是我的开发环境信息。

$uname -a

Darwin Kenneth-MBP.local 17.3.0 达尔文内核版本 17.3.0：2017 年 11 月 9 日星期四 18:09:22 PST；根：xnu-4570.31.3~1/RELEASE_X86_64 x86_64

$cmake --version

cmake 版本 3.10.1

$clang --version

Apple LLVM 版本 9.0.0 (clang-900.0.39.2) 目标：x86_64-apple-darwin17.3.0 线程模型：posix 安装目录：/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Toolchains/XcodeDefault.xctoolchain/usr/bin

$nvcc --version

nvcc：NVIDIA (R) Cuda 编译器驱动程序 版权所有 (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation 建于 Fri_Nov__3_21:08:57_CDT_2017 Cuda 编译工具，9.1 版，V9.1.85

$git describe --tags # Tensorflow 

v1.3.0-rc1-6207-ge210cb140a

GPU 驱动程序 - NVIDIA GT 750M

GPU 驱动程序版本：378.10.10.10.25.102，

CUDA 驱动程序

CUDA 驱动程序版本：387.99

提前谢谢你。

【问题讨论】：

正如文档明确指出的那样，CUDA 9.1 仅支持 10.12

谢谢Talonmies。终于知道原因了，根据官网，GPU只支持1.12以下的Tensorflow版本。

没有。错误nvcc fatal: The version ('90000') of the host compiler ('Apple clang') is not supported 是因为您的 XCode 版本和操作系统与您使用的 CUDA 工具包不兼容

@talonmies CUDA 9.1、9.0、8 等在 10.13 上工作得很好。

【参考方案1】：

您可能想要更新这篇文章的标题。这里发生了很多事情，似乎主要是关于在不受支持的配置中安装 Tensorflow。

首先，cuDNN 仅适用于 CUDA 9.0，所以我会避开 CUDA 9.1。在 macOS 10.13 上构建 CUDA 应用程序的技巧是拥有 Xcode 8.2 并在构建期间切换命令行工具。 Xcode 9 中较新的编译器不适用于 nvcc。

为了构建 Tensorflow，需要制作一些补丁，参考 here。黄金在 cmets 中（尤其是 OpenMP 部分）。不要忘记禁用 SIP（​​系统完整性保护）。

如果您想尝试一下，我在分支v1-4-1-high-sierra-cuda 中有一个 Tensorflow 的分支，已经应用了修改和一个超级基本的build_high_sierra.sh 脚本。在 12 核野兽上编译需要 15 分钟以上，因此请注意（并确保将 COMPILE_CORES 从 24 减少）。

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构建起来有点痛苦。您可以尝试我在发布部分发布的预编译二进制文件之一。只要您安装了前提条件（CUDA 9.0 和适当的 cuDNN），无论如何构建都需要这些前提条件，它就可以工作。

https://github.com/pestilence669/tensorflow/releases/tag/1.4.1_high_sierra_cuda_xmas