He seguido las instrucciones del libro y se instala CUDA Toolkit versión 9.2. Entonces tengo este error

ImportError: no se Pudo encontrar «cudart64_90.dll’. TensorFlow requiere que este archivo DLL ser instalado en un directorio que se denomina en su %PATH% variable de entorno. Descargar e instalar CUDA 9.0 desde esta URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

He buscado y encontrado que tensorflow necesidades 9.0, pero ¿qué debo hacer a continuación? Debo eliminar la antigua versión de CUDA, a continuación, instalar el 9.0 ver., o simplemente instalar 9.0(así me gustaría tener la versión dos co-existente)? No quiero romper mi ordenador, ayudar a~~~

Edición:

He descargado CUDA9.0 patch1 desde el link: https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal . Pero parece que el instalador no funciona(que desapareció de inmediato cuando hago doble clic sobre)?

  • La versión del parche no es un instalador completo. es, como el nombre lo sugiere, es un parche para un existente CUDA 9 de la instalación. Leer sombrero está en la página de descarga de la siguiente tme….
  • Gracias por el aviso, pero en realidad patch2 de CUDA9.0 es un instalador completo(me refiero a que su interfaz es la misma como la instalación de CUDA9.0), pero patch1 es sólo un ‘parpadeo’ (como resultado de símbolo del sistema sin sistema de pausa). Por eso pensé que podría ser un error.
  • No, no es. (Re)Leer lo que está en la página de descarga — «La base del programa de instalación está disponible para su descarga a continuación. Hay 2 parches disponibles. Estos parches requieren la base instalador para ser instalado en primer lugar.» (El énfasis es mío)
  • En la nube de Google ahora tiene tensorflow 1.10 imágenes para CUDA 9.2. Usted puede crear una vm con la gpu y elegir uno de los pre-instalado tensorflow imágenes. La creación de la vm también tendrá .whl archivos para diferentes versiones de python. Usted puede ser capaz de copiar .whl archivo de la máquina virtual e instalar en otro lugar. Aunque no he probado.

5 Comentarios

  1. 13

    De su foro: https://devtalk.nvidia.com/default/topic/493290/multiple-cuda-versions-can-they-coexist-/, dijeron varios diferentes de la versión de CUDA puede co-existir! Sólo tienes que descargar todas las versiones que usted necesita y descargar todos los parches(parpadea o no) y las correspondientes cuDNN. He instalado tensorflow en el entorno virtual utilizando conda y después de instalado todas las cosas(reiniciar el ordenador/re-abra el símbolo del sistema varias veces), a continuación, actúa ahora!

    • Gracias, esto era útil. Para aquellos que quieren instalar de forma aditiva cuda9.0 uso .ejecutar el archivo, no instala el controlador (decir » no » cuando se le solicite durante el .ejecutar la instalación. No sé por qué NVIDIA no da esta información en la guía de instalación.
  2. 0

    Tuve un mismo problema y lo resolví cambiando de python 3.5 a python 3.6. Espero que puedas resolverlo también.

    • Sólo lo intentó y no funcionó (Windows7, tensorflow-1.9 instalación binaria).
  3. 0

    Si ha instalado una versión superior de Cuda, sólo tiene que ejecutar la menor versión Cuda instalador, se eliminar automáticamente la versión instalada si no es la misma versión. En mi caso en Windows 10, Cuda9.2 fue eliminado por el Cuda9.0 instalador. Gracias!

  4. 0

    Para Ubuntu 16.04 trabajado:

    https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive -> deb (red)

    Siga las instrucciones de Nvidia y, a continuación, instalar sólo las bibliotecas (junto a los ya instalados 9.2 Cuda Toolkit):

    sudo apt-get install cuda-bibliotecas-9-0

    • Ya he cuda-9.2 instalado en mi ubuntu 16.4 y ha intentado instalar el cuda 9.0 bibliotecas solamente. pero sudo apt-get install cuda-libraries-9-0 no funciona, me da este mensaje : E: no se puede encontrar el paquete de cuda-bibliotecas-9-0
  5. 0

    De seguir todos los pasos mencionados en el siguiente enlace. Yo tengo trabajo Tensorflow en Ubuntu 18.04

    http://www.python36.com/how-to-install-tensorflow-gpu-with-cuda-9-2-for-python-on-ubuntu/

    Después de confirmada la instalación de los drivers de nvidia, usted necesita para instalar cuDNN, NCCL y Dependencias (libcupti-dev y agregar LD_LIBRARY_PATH).
    A continuación, configure TensorFlow de origen.

    wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.14.0/bazel-0.14.0-installer-linux-x86_64.sh
    chmod +x bazel-0.14.0-installer-linux-x86_64.sh
    ./bazel-0.14.0-installer-linux-x86_64.sh --user
    echo 'export PATH="$PATH:$HOME/bin"' >> ~/.bashrc

    y volver a Cargar las variables de entorno.Iniciar el proceso de construcción de TensorFlow por la descarga de última tensorflow . Después de que usted necesita para Construir Tensorflow el uso de bazel. Este proceso va a tomar un montón de tiempo. Puede tomar horas.

    git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
    cd tensorflow
    git pull
    git checkout r1.8
    ./configure
    bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

    Para construir whl problema de archivo de comando siguiente:

    bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package tensorflow_pkg

    Para instalar tensorflow con pip:

    cd tensorflow_pkg

    para el entorno virtual existente:

    pip install tensorflow*.whl

    Después de que usted puede verificar su TensorFlow de la instalación ejecutando un simple ejemplo.

    • Gracias por tu consejo. Voy a editar el post

Dejar respuesta

Please enter your comment!
Please enter your name here