解決安裝好cuda和cudnn匯入tensorflow 各種報錯的問題

阿新 • • 發佈：2019-02-03

cuda的版本有著決定性的作用

第一次我下載的9.2 各種找不到dll檔案改名也沒用對應好 tensorflow版本還是不行，給我報一個Failed to load the native TensorFlow runtime
第二次我下載的8.0（朋友在用），錯還是各種報

最後一次我用的之前的版本9.0 解決了這個問題（考慮到應該是顯示卡驅動和cuda應該是相關的）

和我一樣噁心這個問題的可以現在去看看自己的顯示卡驅動對應的cuda版本在去實踐安裝

cuda的版本有著決定性的作用第一次我下載的9.2 各種找不到dll檔案改名也沒用對應好 tensorflow版本還是不行，給我報一個Failed to load the native TensorFlow runtime 第二次我下載的8.0（朋友在用），

基本開發環境搭建 1. Microsoft Windows 版本關於Windows的版本選擇，本人強烈建議對於部分高效能的新機器採用Windows 10作為基礎環境，部分老舊筆記本或低效能機器採用Windows 7即可，本文環境將以Windows 10作為開發環境進行描述。對於Windows 10

1. 'list' object has no attribute 'lower' 報錯如下Traceback (most recent call last): File "H:/FasionAI/MyNet/train.py", line 27, in <modu

本篇文章主要講解在Ubuntu16.04環境下，搭建TensorFlow框架，主要是GPU版本的。下面我採用conda安裝tensorflow-gpu。第一步：安裝navidia driver 第二步：安裝anaconda 參考我的另一篇

第一步創造一份conda環境 conda create -n tensorflow python=3.6 第二步啟用tensorflow環境 source activa

這個問題曾讓我折騰了一天半,真是個大坑啊，反覆把Tensorflow和CUDA裝了卸，卸了又裝，然後測試，遇到一個又一個錯誤，週六晚上弄到凌晨三點，週日上午繼續幹，終於在週日中午搞定，現在對這個問題弄得比較透徹了。每安裝某一個Tensorflow版本時該安裝什

可能點擊自己 pkg pep drive ron oca detail 　　Ubuntu非要換centOS。。。好吧。。。　　看了很多是通過ELRepo源安裝驅動，不過我沒有成功，只是通過它的步驟檢測了顯卡驅動型號。 0、安裝gcc yum -y install

can power extras mdev play 優化 tde ora 邏輯 GPU和CPU區別 1，CPU主要用於處理通用邏輯，以及各種中斷事物 2，GPU主要用於計算密集型程序，可並行運作； NVIDIA 的 GeForce 顯示卡系列采用 GPU 特性進行

下載地址 find msd microsoft blank craft program 發現占用原文作者：aircraft 原文鏈接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本開發環境搭建 1. M

我電腦i7 1060，之前一直在找匹配的cuda和cudnn，安裝出現各種問題，直到高人提醒，anaconda自帶cuda和cudnn。我開啟開始選單裡的anaconda裡的navigator，發現cuda和cudnn狀態是installed，cuda版本是9.0，執行測

這裡寫自定義目錄標題 Linux驅動程式安裝最近一直在機器上跑pytorch，無奈公司的機器沒有root許可權，一直有版本不匹配的情況，所以自己又重新安裝了一下CUDA和CuDNN的版本，這次以CUD

首先附上Ubuntu檢視cuda和cudnn版本的命令： #檢視當前cuda和cudnn版本，</usr/local/cuda>為實際的cuda和cudnn安裝的位置# -----檢視cuda版本----- cat /usr/local/cuda/versio

裝完gpu版的 pytorch，和給cuda裝上cudnn後，不知道裝對了沒有，找了個驗證程式驗證一下 import torch # 若正常則靜默 a = torch.tensor(1.) # 若正常則靜默 a.cuda() # 若正常則返回 tensor(1., de

這篇文章主要依據兩篇文章：深度學習主機環境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 深度學習主機環境配置: Ubuntu16.04+GeForce GTX 1080+TensorFlow 不過在實際執行的過程中，

很多框架的版本都受限於CUDA和CUDNN的版本，而如果沒有伺服器的root許可權的話，這將很不方便。非root使用者也是可以修改CUDA和CUDNN版本的。親測有效。方法來自： https://blog.csdn.net/sinat_20280061/article/details

首先十分感謝我的老師對我的支援，終於申請到了電腦，現在終於可以在linux系統下載配置tensorflow-GPU加速器了，對於新手說安裝過程也是十分’感動’，掉坑無數，希望本文可以給大家帶來幫助。步驟一：安裝Nvidia顯示卡驅動步驟二：下載並安裝cu

出現該問題的原因是nginx.conf檔案中沒有修改需要將標紅的部分改為訪問圖片伺服器的根目錄（/home/ftpuser） user root; #user nobody; worker_processes 1; #error_log logs/error.l

目錄我一開始安裝的是cuda8.0+cudnn6.0+tensorflow+mxnet，本來是沒必要升級的，可是後來又需要安裝caffe2，caffe2的官網教程中可以看到，如果使用conda安裝的話，就只有cuda8.0+cudnn7.0或者cuda9.0+cu

總說這些更新不影響主體。所有更新附加在文章最後。第一次更新：內容：新增一些Torch7常用庫的安裝，時間：2017.3.20 第二次更新：內容：某些torch庫無法線上安裝，轉成離線安裝的方法，時間：2017.3.31 第三次更新：內容：針對安裝”cutorch”時出錯的問

參考： http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/51557666 http://blog.csdn.net/wangkepermit/article/details/72955023 https://github.com/