Загруженная библиотека CuDNN во время выполнения: 7.0.5, но источник был скомпилирован с: 7.2.1.
Как я должен решить эту ошибку?
$ python tensorboard_viz.py
/scratch/sjn-p3/anaconda/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
from ._conv import register_converters as _register_converters
2018-10-24 19:49:39.925967: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
2018-10-24 19:49:40.093637: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1411] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 1080 Ti major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.6705
pciBusID: 0000:05:00.0
totalMemory: 10.92GiB freeMemory: 10.03GiB
2018-10-24 19:49:40.238084: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1411] Found device 1 with properties:
name: GeForce GTX 1080 Ti major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.6705
pciBusID: 0000:06:00.0
totalMemory: 10.92GiB freeMemory: 10.76GiB
2018-10-24 19:49:40.238960: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1490] Adding visible gpu devices: 0, 1
2018-10-24 19:49:41.287661: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:971] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2018-10-24 19:49:41.287712: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:977] 0 1
2018-10-24 19:49:41.287733: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:990] 0: N Y
2018-10-24 19:49:41.287748: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:990] 1: Y N
2018-10-24 19:49:41.288287: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1103] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 9694 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1080 Ti, pci bus id: 0000:05:00.0, compute capability: 6.1)
2018-10-24 19:49:41.434704: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1103] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:1 with 10405 MB memory) -> physical GPU (device: 1, name: GeForce GTX 1080 Ti, pci bus id: 0000:06:00.0, compute capability: 6.1)
2018-10-24 19:49:44.406950: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:343] Loaded runtime CuDNN library: 7.0.5 but source was compiled with: 7.2.1. CuDNN library major and minor version needs to match or have higher minor version in case of CuDNN 7.0 or later version. If using a binary install, upgrade your CuDNN library. If building from sources, make sure the library loaded at runtime is compatible with the version specified during compile configuration.
Segmentation fault
Можно ли обеспечить корректные команды для того, чтобы сделать так?
3 ответа
У меня была такая же проблема, следующий подход работает отлично
pip3 uninstall tensorflow-gpu
pip3 install tensorflow-gpu==1.9.0
Примечание: я использую «pip3», потому что я работал с python-3.x, вы можете использовать «pip» вместо работаем с python-2.x
Введите это в терминале.... проблема с версией Tensorflow
установка зернышка sudo - обновление - сила - переустанавливает tensorflow-gpu == 1.9.0
У меня была та же проблема, и я решил ее путем установки библиотеки CuDNN, предложенной в traceback (Загруженное время выполнения cuDNN библиотека: 7.0.5, но источник был скомпилирован с: 7.2.1.)
Я заменил cuDNN версию cuDNN v7.2.1 (7 августа 2018) для CUDA 9.2, и это работает на меня. Таким образом, можно поддержать tensorflow-gpu версию.
Можно получить библиотеку из Архива cuDNN: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
Удостоверьтесь, что Ваша целая конфигурация соответствует одной из протестированных созданных конфигураций: https://www.tensorflow.org/install/source_windows#tested_build_configurations https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations