cuDNN已安装，但无法初始化
cuDNN是一个用于深度学习的GPU加速库，它提供了高性能的深度神经网络加速。cuDNN可以通过提供高度优化的卷积、池化、归一化和激活函数等算法来加速深度学习模型的训练和推理过程。
当cuDNN已安装但无法初始化时，可能有以下几个原因和解决方法：
- 版本不匹配：确保安装的cuDNN版本与使用的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）兼容。不同版本的cuDNN可能需要特定版本的深度学习框架才能正常工作。可以查看深度学习框架的官方文档或社区来了解兼容的cuDNN版本。
- 配置错误：检查cuDNN的配置是否正确。在使用cuDNN之前，需要设置相应的环境变量，例如LD_LIBRARY_PATH（Linux）或PATH（Windows）。确保这些环境变量正确设置，并且指向正确的cuDNN安装路径。
- GPU驱动问题：确保GPU驱动已正确安装并与cuDNN兼容。不同版本的cuDNN可能需要特定版本的GPU驱动才能正常工作。可以查看cuDNN的官方文档来了解兼容的GPU驱动版本。
- 安装问题：重新安装cuDNN。可能是cuDNN安装过程中出现了错误或缺失文件。可以尝试重新下载并安装cuDNN，并确保按照官方文档提供的步骤进行安装。
- 其他依赖项问题：检查是否存在其他依赖项缺失或冲突。某些深度学习框架可能需要其他库或软件来正常工作，例如CUDA。确保所有依赖项都正确安装，并且版本兼容。
如果以上方法都无法解决问题，建议查阅相关深度学习框架的官方文档、社区或寻求专业人士的帮助来解决cuDNN初始化问题。
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我的nvidia驱动程序是
NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 384.130 Wed Mar 21 03:37:26 PDT 2018
我的cuda版本是
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176
我确信我已经以正确的方式安装了nvidi
浏览 160提问于2019-03-17得票数 -1
在anaconda下创建了tensorflow环境之后，我安装了tensorflow-gpu。然后，我试图导入tensorflow，以验证它是否已正确安装，但得到了以下错误：
ImportError: Could not find 'cudnn64_7.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Note that installing cuDNN is a separate step
浏览 0提问于2018-02-09得票数 18
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我有一个anaconda安装，我用它在Windows10上配置了Python3.6，tensorflow 1.13。安装工作正常，除非我尝试调用CuDNN代码，即conv2d和类似的函数，当我遇到以下错误时：“E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:324] Loaded cudnn library: 7.3.1但源代码是用: 7.4.1编译的。如果是CuDNN 7.0或更高版本，CuDNN库的主要和次要版本需要匹配或具有更高的次要版本。如果使用二进制安装，请升级您的CuDNN库”。 Which TensorFlow and CUDA ve
浏览 14提问于2019-04-21得票数 1
我在Windows10中同时安装了CPU和GPU版本的tensorflow。 conda list t.*flow
# packages in environment at C:\Users\Dell\anaconda4:
#
# Name Version Build Channel
tensorflow 2.3.1 pypi_0 pypi
tensorflow-estimator 2.3.0 p
浏览 31提问于2020-10-27得票数 2
回答已采纳
首先，下面是我的系统环境
操作系统: Ubuntu 16.04
当前流量: 1.0.1
当前cuDNN: 5.1.5
目前的数据自动化系统: 8.0
我想升级tensorflow到1.3，但是Tf1.3需要cuDNN 6。
因此，升级cuDNN是必要的，但我无法找到如何像之前安装的那样升级cuDNN和配置tensorflow。
浏览 0提问于2017-09-02得票数 0
1回答
我正试着在我的电脑上训练SegNet。我有GTX860M显卡。nvidia-driver-440，CUDA10.1和cuDNN7已经安装，但错误信息显示无法创建cudnn句柄。cuDNN在我的其他型号上工作没有任何问题。我试着减少批量大小，但没有帮助。我如何解决这个问题？ 错误 Epoch 1/10
2020-06-18 18:59:04.172516: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcudnn.so.7
2020-0
浏览 33提问于2020-06-19得票数 0
我有Tensorflow 2.2和Cuda10.1和cuDnn 8.0.3
我无法运行我的脚本，因为它一直在查找cuDnn 7 dll文件: cudnn64_7.dll，我得到以下内容：
Could not load dynamic library 'cudnn64_7.dll'; dlerror: cudnn64_7.dll not found
尽管我为库达10.1安装了新发布的cuDnn 8.0.3 (参见)，但我还是回到了cuDNN 7.6.5，但我希望像NVIDIA声称的那样，获得"5倍快“的cuDNN v8.0。
对于如何完成这件事，有什么帮助或解决办法吗？谷
浏览 3提问于2020-09-15得票数 1
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我不知道如何解决这个问题，虽然我搜索了谷歌。
我的电脑操作系统是win10。并安装在虚拟环境中。
UserWarning:您的cuDNN版本比Theano更新。如果遇到问题，请尝试更新Theano或将cuDNN降级为>= v5和<= v7版本。
Warnings.warn(“您的cuDNN版本比”
错误(theano.gpuarray)：无法初始化pygpu，支持禁用
RuntimeError:无法加载cudnn库。检查你的cudnn装置。也许使用Theano旗dnn.base_path可以帮助您。当前值"C:\Program \NVIDIA GPU计算工具包\CU
浏览 7提问于2021-04-25得票数 0
1回答
无法接受正确的GNU编译器
、、、、
我想做，我有一个64位Ubuntu17.10的虚拟机。我先安装了CUDA8和CuDNN 6，然后再安装CUDN5。
错误:/usr/local/cuda/include/HOSTCONFIG.H:119:2: error：#error --不支持的GNU！不支持5以上版本的gcc！
#错误--不支持的GNU版本！不支持高于5的gcc版本！^错误:命令'/usr/local/cuda/bin/nvcc‘失败
退出状态为1
虽然默认的gcc版本是：
$ gcc --版本
gcc-5 (Ubuntu 5.5.0-1ubuntu2) 5.4.1 20171010
这是为了验证CudNN版
浏览 248提问于2018-04-09得票数 0
1回答
描述的问题是：误差:无法得到卷积算法。这可能是因为cuDNN未能初始化，所以尝试查看上面是否打印了警告日志消息。
系统信息：我正在从事Anaconda间谍的工作。操作系统平台: Windows 10 TensorFlow版本: 1.15 Python版本: 3.6安装命令: conda创建-n MRI pyrhon=3.6 Tensorflow-gpu /Cudnn版本:Cudnn-7.5.0，CUDA-10.1 GPU模型和内存: GeForce RTX 2060
有人能告诉我有什么问题吗？为什么CuDNN无法初始化？
浏览 2提问于2020-01-22得票数 0
我正在尝试解决标题中的问题：
Loaded runtime CuDNN library: 7.1.2 but source was compiled with: 7.6.0. CuDNN library major and minor version needs to match or have higher minor version in case of CuDNN 7.0 or later version
我还读过其他几篇文章(例如：)
这基本上告诉我，我的机器有CuDNN 7.1.2，但我需要7.6.0。答案是下载并安装7.6.*
唯一的问题是，我认为我是按照nvidia档案()上的
浏览 2提问于2020-04-05得票数 5
我有Nvidia 2080超级图形的分os 7&我安装了以下内容：
图形驱动程序视觉430.4
库达10.1
CuDNN 7.6
conda env python 3.7
tensorflow-gpu 1.14 (pip安装tensorflow-gpu)
然后为代码注入所需的库。
但是当我试图运行这段代码时，我会得到cuDNN初始化错误。
如有任何指南或建议，我们将不胜感激：
浏览 2提问于2019-09-26得票数 0
我正在尝试使用Conda安装tensorflow-GPU1.15，以便轻松安装CUDA和cuDNN。问题是，检查官方网站的，我需要Python3.6，CUDA10.0和cuDNN 7.4。
通过conda search cudnn搜索Conda代表，它说没有cuDNN 7.4。有没有其他方法来安装所需的软件包？或者tensorflow 1.15也可以与其他版本的组合一起使用？
顺便说一句，Python3.6、tensorflow-GPU1.15和CUDA10安装正确，但如果没有cuDNN，我似乎无法正确使用GPU。我最近才开始使用Conda，所以可能有一种我没有意识到的直接方法。我的Conda
浏览 70提问于2020-11-13得票数 10
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我希望有人给你的TF2.4.1环境与RTX30X0。更具体的说，我想知道nvidia驱动程序，CUDA和CuDNN版本。还有TF2.4.1的安装方式。
我正在努力将tensorflow2.4.1 2.4.1安装到我的PC上，如下所示。OS : Ubuntu 20.04 (版本无关紧要) CPU: Ryzen 5600X GPU: RTX 3070
我知道TF2.4.1中的要求是CUDA11.0w/CuDN8.0.4，根据下面的站点。
然而，NVIDIA驱动程序版本457是RTX 3070的第一个版本，最新版本是Ver.460。因此，我在终端上安装了460版本和“nvidia-smi”返回。(
浏览 4提问于2021-05-03得票数 0
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我可以在本地安装而不需要根用户访问权限吗？
我没有超级用户访问我正在使用的linux机器(发行版是openSuse)，但是我已经安装了CUDA7.5。
我正在使用Theano，我需要cuDNN来提高图形处理器上的操作速度。
我从Nvidia下载了cudnn-7.5-linux-x64-v5.1，并按照说明将CuDNN归档内容复制到CUDA安装文件夹，即(cuda/lib64/和cuda/include/)。但这需要我拥有root访问权限。
我是否可以在本地解压cudnn存档，并为theano提供cudnn库的路径？
浏览 19提问于2016-09-01得票数 2
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我在Ubuntu系统上使用Python和IDE Pycharm，Ubuntu系统安装并工作了CUDA 7.5。
我刚刚合并了CUDNN文件与我的一般CUDA安装。
现在，当我从TensorFlow的网站运行深层卷积nn教程时，我得到以下错误：
F tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:383]无法设置cudnn过滤器描述符: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
有人知道这个问题的根源吗？这是我的CUDNN安装的问题吗？(我只运行了rsync -av ./include/ /usr/local/cuda/include和rsyn
浏览 4提问于2016-04-18得票数 2
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1回答
问题
Tensorflow 2.4.1不认识我的GPU，尽管我跟随，以及和的GPU安装在我的计算机上。我还在conda中安装了它(我不确定是否需要它)。
当我尝试使用GPU时，我得到0：
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))
Num GPUs Available: 0
规格说明
硬件：
我的NVIDIA满足了的要求。
软件
如前所述，我安装了CUDA (与CUPTI一起)和cuDNN，因此我得到了：
浏览 2提问于2021-03-14得票数 2
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根据Ubuntu16.04的，您需要安装cuDNN 7.0，但是它们没有提到应该安装什么：
cuDNN v7.0.有关详细信息，请参阅。确保您创建了NVIDIA文档中描述的CUDA_HOME环境变量。
注册并遍历所有循环下载cuDNN后，有多个选项可供下载和安装：
显然，对于Ubuntu16.04来说，它要么是Linux，要么是Ubuntu或Developer，但是由于我在web上看到了不同的内容，应该安装哪个文件，我想知道哪一个是最好的，还是真的有什么不同？
浏览 2提问于2018-02-14得票数 14
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系统信息
virtualenvCUDA/cuDNN操作系统平台和发行版(如LinuxUbuntu18.04)Ubuntu20.04Python版本:3.6安装使用tensorflow-gpu==2.4.0版本: 11.5 /8.1.0.77<code>H 111</code>GPU模型和内存: RTX 3090 24GB nvidia驱动程序460.39TensorFlow版本: 2.4.0 pip安装tensorflow-gpu==2.4.0
描述这个问题
安装了cuda 11.2和cudnn 8.1.0.77。运行train.py时面临以下问题
无法加载动态库‘li
浏览 2提问于2021-01-28得票数 2
2回答
我试图在我的本地机器上设置tensorflow-gpu，在我的RTX 2070超级计算机上训练神经网络。不幸的是，即使在一个全新的环境中，我也遇到了环境问题无法解决的问题。
我最初试图通过Anaconda直接安装tensorflow-gpu，但即使安装了cudnn和cudatoolkit，它也无法识别GPU。我想是时候跳船去火把.
错误码；
(base) C:\Users\Albert>conda install -c conda-forge cudnn
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving e
浏览 3提问于2021-02-06得票数 0
我的操作系统是Ubuntu18.04，我已经安装了nvidia驱动程序和nvidia-docker，但是无法检测到CUDA。
$ docker run -it --gpus all nvidia/cuda:10.0-cudnn7-runtime-ubuntu18.04 /bin/bash
root@7c0be9bfaeec:/# nvcc --version
bash: nvcc: command not found
此外，我无法在码头集装箱中检测到CUDNN：
root@694cefcad33a:/# cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CU
浏览 0提问于2019-12-19得票数 5
我无法调用tensorflow获取以下错误
(TF) drx@drx:~$ python
Python 2.7.12 (default, Nov 19 2016, 06:48:10)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow
Traceback (most re
浏览 1提问于2017-06-27得票数 1
1回答
当我运行以下一行时：
import tensorflow
我的错误就像：
恐怖事件:利布坎恩。所以。6:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录
我在用Google Colab做我的项目。我在用tensorflow-gpu 1.4。不知何故，我设法在Google上安装了Cuda 8.0。但是我需要安装cuDNN，这是tensorflow-gpu 1.4的必要要求。我不应该将tensorflow版本升级到1.12。
如何在Google上安装cuDNN？
浏览 1提问于2019-01-27得票数 0
当我尝试使用tensorflow运行对象检测程序时，我遇到了问题。我在用：
Ubuntu16.04 Tensorflow 1.11.0 Cuda 9.0 cuDNN 7.0.5
我的错误是：
tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:343] 2020-01-02 08:53:57.535277: e 加载运行时CuDNN库: 7.0.5，但源代码编译时为: 7.2.1。在CuDNN 7.0或更高版本的情况下，CuDNN库主版本和次要版本需要匹配或具有更高的次要版本。如果使用二进制安装，请升级CuDNN库。如果从源构建，请确保运行时加载的库与编译配
浏览 2提问于2020-01-02得票数 0
回答已采纳
我已经在Ubuntu16.04上安装了TensorFlow 1.7，其中包含了Cuda9.0和CuDNN 7.0.5以及普通的Python2.7，尽管它们为CUDA和CuDNN都提供了很好的示例，TensorFlow看到了GPU (所以一些TensorFlow示例运行)，而那些使用CuDNN (像大多数CuDNN示例一样)的例子就没有了。它们在这些信息消息中失败：
2018-04-10 16:14:17.013026: I tensorflow/stream_executor/plugin_registry.cc:243] Selecting default DNN plugin, cuDNN
浏览 1提问于2018-04-11得票数 6
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我刚刚开始学习ML和Tensorflow。(我想)在我的ubuntu系统上成功安装了tensorflow之后。我想用tensorflow为手写的didgits实现一个CNN。如果已经在stackoverflow中通读了几个问题，并愚弄了大约2天，没有任何解决方案。
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import struct
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from tensorfl
浏览 2提问于2017-02-22得票数 2
我一直试图安装Tensorflow为我的新RTX 2070超级。我一直按照以下指示行事：
步骤
验证系统具有cuda功能的gpu
。
下载并安装nvidia cuda工具包和cudnn
。
设置环境变量
验证安装
如果您以前安装过，请先删除它.
sudo apt-get purge nvidia*
sudo apt remove nvidia-*
sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda*
sudo apt-get autoremove && sudo apt-get autoclean
sudo rm -rf /usr/local/cuda*
浏览 0提问于2019-11-10得票数 1
回答已采纳
我试着安装了nvidia-cudnn，而且速度有点快，并且在提示中失败了。当我试图安装它时，我意外地撞到了拒绝。现在，当我试图卸载时，会得到以下错误：
$ sudo apt purge nvidia-cudnn -y
Reading package lists... Done
Building dependency tree... Done
Reading state information... Done
The following packages will be REMOVED
nvidia-cudnn*
0 to upgrade, 0 to newly install, 1 to
浏览 0提问于2022-10-28得票数 2
回答已采纳
13回答
如何验证CuDNN安装？
、、、、
我搜索了很多地方，但我得到的只是如何安装它，而不是如何验证它是否已经安装。我可以验证我的NVIDIA驱动程序是否已安装，以及是否安装了CUDA，但我不知道如何验证CuDNN是否已安装。非常感谢您的帮助，谢谢！
PS。
这是为了一个caffe实现。目前，在没有启用CuDNN的情况下，一切都正常工作。
浏览 76提问于2015-07-09得票数 237
回答已采纳
我想在GPU上使用Tensorflow。所以我安装了所有所需的工具并按以下方式安装-
CUDA-11.2CUDNN-11.1Anaconda-2020.11Tensorflow-GPU-2.3.0
我使用deviseQuery示例测试了我的cuda，cudnn的工作情况。但Tensorflow没有使用GPU。然后，我发现版本兼容性问题是可能的，所以我在Tensorflow网站上使用conda环境检查和版本兼容性的CudaToolkit，cudnn，如下所示。
CUDA-10.2.89CUDNN-7.6.5Tensorflow-GPU-2.3.0
但在此之后，尝试Tenso
浏览 0提问于2020-12-20得票数 2
回答已采纳
我使用二进制包cupy-cuda92安装了Cupy，但是没有加载CuDNN。 $ pip install cupy-cuda92==5.4.0 chainer==5.4.0
$ python -c 'import chainer; chainer.print_runtime_info()'
/home/xxxxx/.pyenv/versions/3.5.2/lib/python3.5/site-packages/chainer/backends/cuda.py:98: UserWarning: cuDNN is not enabled.
Please reinstall C
浏览 150提问于2019-04-24得票数 1
1回答
我需要使用C++ API的TensorFlow。因此，似乎有必要从源代码中构建TensorFlow，因此我根据来进行此操作。我想要有GPU支持的版本。我使用大多数默认选项运行./configure。
然而，当运行时
bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
发生下列错误：
Cuda配置错误:从/usr/lib/x86_64-linux-gnu/include/cudnn.h (7.0.3)检测到的cuDNN版本与TF_CUDNN_VERSION (
浏览 3提问于2017-11-21得票数 1
我需要使用具有cuda gpu访问权限的Pytorch。我使用"pytorch/pytorch:1.9.0-cuda10.2-cudnn7-runtime“中的作为我的基础图像。必要的python版本是否也随此命令一起安装？
浏览 47提问于2021-07-30得票数 0
我最近开始学习tensorflow，并决定切换到GPU版本，因为它的速度要快得多，但是我无法导入它，它总是给出相同的错误。
我已经试过了
通过pip安装它，在python3.6.8、cuda 10和最近的cuDNN中安装
我试过重新安装python、CUDA和cuDNN
尝试安装Visual并安装CUDA 9和cuDnn
我试过安装最新的Anaconda，创建了一个“默认”env，在python 3.6中创建了另一个(3.5中也尝试过)，在这两种情况下都安装了tensorflow-gpu。
我的最后一次尝试是在youtube上学习一个教程，我完全按照演示做了()
浏览 1提问于2019-03-01得票数 1
6回答
在conda中，conda的最新版本是：
cudnn 7.3.1 cuda10.0_0 anaconda
但是我需要7.4.2对于tensorflow-gpu.1.13如何在conda中安装cuDNN==7.4.2？
浏览 1提问于2019-03-20得票数 20
回答已采纳
我最近尝试将我的Tensorflow安装从0.6升级到0.7.1 (Ubuntu15.10，Python2.7)，因为它被描述为与更最新的库达库兼容。一切运行良好，包括来自Tensorflow入门页面的简单测试。但是，我不能使用cuDNN。使用cuDNN运行程序时，首先会收到警告
“无法加载cuDNN DSO”
之后，该程序与
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:717] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 980, pc
浏览 8提问于2016-02-29得票数 7
我想在Windows10、Cuda11.1和cuDNN v8.0.4上运行Pycharm中的Tensorflow GPU。
我试过像这样的向导
我安装了和。
我下载了cudnn并在Cuda安装文件夹中直接解压缩它，对吗？在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\
在4-在媒体博客上安装cuDNN Library时，我找不到C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI文件夹。
我是否需要额外安装一些东西来保存该文件夹，还是重新命名了它？
在5-安装Tensorflow的中型博客上，Tens
浏览 2提问于2020-11-03得票数 2
我有一个C++程序，它有几个带有变量声明的.hpp文件(其中大多数是指向NFS文件系统的路径)和带有这些变量定义的.cpp文件。
在其中一些变量(其类型为std::string )中，我需要通过在主程序中附加一些作为参数传递的内容来构建它的内容。例如：
文件constants.hpp
namespace constants {
extern std::string cudnn_version;
extern const std::string path_caffe_cuda;
extern const std::string path_caffe_cuda_cudnn;
浏览 0提问于2018-06-15得票数 0
显然tensorflow需要cudnn6来使用图形处理器。我有cuda 8和cudnn5，还有7，但没有6。在安装tensorflow -gpu之后，每当我尝试导入tensorflow时，都会出现这个错误：
ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
我已经从存储库安装了cuda-8.0.61-2。
所以我从这里得到了cudnn6：
并尝试制作-si，但我得到了：
==> Making package: cudnn6 6.0.21-2 (Mon Nov 27 1
浏览 1提问于2017-11-27得票数 0
错误:
UnknownError:未能得到卷积算法。这可能是因为cuDNN未能初始化，所以尝试查看上面是否打印了警告日志消息。执行部分:Conv2D
用于包安装的命令:
conda install -c anaconda keras-gpu
安装 :
tensorflow 2.0.0
cudatoolkit 10.0.130 0
cudnn 7.6.5
cuda10.0_
角化物-gpu 2.2.4 0
tf.test.is_gpu_available()返回True
浏览 0提问于2020-01-24得票数 1
我试图运行一些简单的tensorflow-gpu 2.0代码来对图像执行卷积。我在ubuntu 18.04x64和python3.6.8上有一个Anaconda环境。
错误似乎是，在安装tensorflow-gpu时，Anaconda将在conda环境的packages目录中安装一个旧版本的cudnn-7.3.1。Tensorflow正在使用这个旧版本的cudnn，这在运行下面的代码时会导致cudnn错误。
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.datase
浏览 1提问于2019-05-30得票数 0
回答已采纳
我在windows上安装了anaconda3.7(按照本指南：)，然后尝试从jupyter笔记本上运行一个使用tensorflow ()的代码，但是我得到了：
InternalError: cudaGetDevice()失败。状态: CUDA运行时版本的CUDA驱动程序版本不足
在寻找我的库达版本时：
> cudnn*
C:\Users\Anaconda3\envs\gputest\Library\bin\cudnn64_7.dll
(gputest) C:\windows\system32>pip show tensorflow
Name: tensorflow
Ver
浏览 1提问于2019-08-02得票数 0
1回答
我正在使用Cuda8.0 windows 10 GTX770m在theano上试用，而且似乎不能正确地更新params。当我导入theano时，我会得到以下错误：
Can not use cuDNN on context None: cannot compile with cuDNN. We got this error:
c:\users\yanjun~1\appdata\local\temp\try_flags_8n7fhy.c:4:19: fatal error: cudnn.h: No such file or directory
compilation terminated.
Ma
浏览 3提问于2017-04-12得票数 1
1回答
我目前正在从事GANS的工作，我已经从http://www.cs.columbia.edu/~vondrick/tinyvideo/下载了代码和模型，在那里我只需要运行就可以得到输出。我已经正确地给出了路径和all，并且我收到错误的代码如下所示。他们已经正确地写了行，但仍然得到语法错误。请帮帮我! import torch
import torch.legacy.nn
import torchfile
from skimage import io, transform
import torch.nn as nn
import torch.backends.cudnn as cudn
浏览 13提问于2019-02-24得票数 0
尝试安装带有GPU支持的dlib。使用tf图像
FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3
安装cudnn
COPY cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz ./
RUN tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz
RUN cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
RUN cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
RUN chmod a+r /usr/local/cuda/include/
浏览 0提问于2018-07-11得票数 2
3回答
在安装Cudnn.4.0.4之后，我发现如果我想运行我下载的代码，我需要一个更高版本的Cudnn。然后我下载cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz，并按以下顺序直接安装：
$ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/include
$ sudo cp lib64/libcudnn.* /usr/local/lib
$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.4.0.7 /usr/local/lib/libcudnn.so.4
$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libc
浏览 0提问于2016-03-21得票数 6
到目前为止，我一直在使用Tensorflow-GPU安装它，使用pip和与Cuda相关的软件以及 Nvidia网站的软件/驱动程序。最近，我发现使用conda install tensorflow-gpu还安装了cudatoolkit和cudnn。
那么，这些(由conda提供的)与我从Nvidia网站下载的有什么不同呢？
在我的第一个(前一个)环境中，conda list显示我只安装了TensorFlow(来自PyPi)，没有安装cudnn/cudatoolkit，但一切仍然正常工作。
另外，在我运行conda install tensorflow-gpu的新环境中，conda lis
浏览 12提问于2019-12-30得票数 47
回答已采纳
是否可以在keras\tensorflow中关闭CuDNN？或者有没有可能在没有CuDNN的情况下安装keras\tensorflow (据我所知，CuDNN是默认安装的)？
浏览 14提问于2017-12-12得票数 2
1回答
我很抱歉，因为有一百万个这样的问题，但似乎没有人回答我的问题。我正在尝试重新安装Tensorflow，以便它使用我的GPU。
我在跑：
Windows 10
Python 3.6.5
Keras 2.2.4
信托基金1.13.1
Nvidia Quadro M1000M (驱动程序412.16，计算能力5.0)
库达10.0.130
安装CUPTI并将CuDNN文件复制到CUDA文件夹中。
CUDA v10.0文件夹、\extras\CUPTI\libx64 64和\include文件夹都在我的路径中，同时还定义了CUDAPATH以及CUDA_PATH )
浏览 0提问于2019-05-08得票数 1
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3回答
我已经把cudnn和cuda安装在ubuntu里了，我
使所有的-j4
在caffe目录下，它通过得很好。但当我
做试验
它显示：
CXX src/caffe/test/test_im2col_layer.cpp
In file included from ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40:0,
from ./include/caffe/common.hpp:19,
from ./include/caffe/blob.hpp:8,
浏览 8提问于2016-04-15得票数 0
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