win10 install tensorflow error:Loaded runtime CuDNN library: 7102 but source was compiled with 7005

简介: win10 install tensorflow error:Loaded runtime CuDNN library: 7102 but source was compiled with 7005

我鸟枪换炮用上实验室公用GPU服务器后,原来的图形工作站给另外一位师兄用来练手了,不过师兄一上来觉得图形工作站的环境太乱(在之前是公用的...),一下把所有环境都删了,自己重新配tensorflow的时候各种报错,今天检查后,发现除了CUDA和cudnn配置的不对外,tensorflow的版本也不匹配,这里主要把难点问题-tensorflow的安装给记录一下,cuda和cudnn的安装与配置请参阅:https://blog.csdn.net/qq_36396104/article/details/82851556

ERROR:【之前的忘记记录了,这里我从网上找的别人的error message】

1. 2018-05-08 09:00:18.042137: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:448] Loaded runtime CuDNN library: 7.0.5 but source was compiled with: 7.1.3.  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.
2. 2018-05-08 09:00:18.042768: F tensorflow/core/kernels/conv_ops.cc:713] Check failed: stream->parent()->GetConvolveAlgorithms( conv_parameters.ShouldIncludeWinogradNonfusedAlgo<T>(), &algorithms)
1. 2018-04-02 10:05:28.814376: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:396] Loaded runtime CuDNN library: 7102 (compatibility version 7100) but source was compiled with 7005 (compatibility version 7000).  If using a binary install, up
2. grade your CuDNN library to match.  If building from sources, make sure the library loaded at runtime matches a compatible version specified during compile configuration.
3. 2018-04-02 10:05:28.815023: F tensorflow/core/kernels/conv_ops.cc:712] Check failed: stream->parent()->GetConvolveAlgorithms( conv_parameters.ShouldIncludeWinogradNonfusedAlgo<T>(), &algorithms)
4. Aborted (core dumped)

SOLVE:

很简单,一看就是cuda-cudnn-tensorflow版本不匹配:Loaded runtime CuDNN library: 7102 (compatibility version 7100) but source was compiled with 7005 (compatibility version 7000).  安装好对应的版本就好了:官方版本对应表:https://www.tensorflow.org/install/source

Windows

CPU

版本 Python 版本 编译器 编译工具
tensorflow-1.12.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.9.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.8.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.7.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.6.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.5.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.4.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.3.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.2.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.1.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.0.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3

GPU

版本 Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA
tensorflow_gpu-1.12.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.9.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.8.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.7.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.6.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.5.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.4.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 6 8
tensorflow_gpu-1.3.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 6 8
tensorflow_gpu-1.2.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8
tensorflow_gpu-1.1.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8
tensorflow_gpu-1.0.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8

STEPS:

在知道正确的版本后就很好说啦:

注:如果你和我一样使用的是虚拟环境配置的,则需要先将虚拟环境激活【activate tensorflow-gpu (tensorflow-gpu是我的虚拟环境的name)】后再进行一下步骤

1、先卸载旧的tensorflow:pip uninstall tensorflow-gpu

2、安装对应版本我的是1.11.0版:pip install tensorflow-gpu==1.11

文章知识点与官方知识档案匹配,可进一步学习相关知识

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