看来TensorFlow现在支持cudNN 6.0。我在使用cudNN 5.1时遇到错误。
使用TensorFlow版本1.3.0。
如果你得到
ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
尝试使用6.0
0
看来TensorFlow现在支持cudNN 6.0。我在使用cudNN 5.1时遇到错误。
使用TensorFlow版本1.3.0。
如果你得到
ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
尝试使用6.0
0
目前,Tensorflow不支持cuDNN6。如果您的错误是它找不到libcudnn.so.5
而您仅安装了提供libcudnn.so.6
cuDNN 6,则必须安装cuDNN 5,直到cuDNN 6支持为止。介绍。您可以在Tensorflow Github页面上关注公开的错误报告 ,以了解他们何时开始支持cuDNN 6。
0
我遇到了这个问题。在我的情况下,我的月食给出了这个错误,但是tensorflow在终端中运行顺利。因此,在安装cuDNN或将与cudNN相关的文件粘贴到/usr/local/cuda/lib64
和/usr/local/cuda/include
,我认为sudo ldconfig -v
命令也必须在终端中执行。
在那之后它应该工作。
假设已经按照NVIDIA在CUDA安装过程中的规范设置了以下环境变量: LD_LIBRARY_PATH
, PATH
, CUDA_HOME
0
只需下载cuDNN 5.1并按照以下步骤操作(在Ubuntu 16.04,CUDA工具包8.0上进行了测试)
$ tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.tgz
$ sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
现在设置路径变量
$ vim ~/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
并做了
有关更多详细信息,您可以检查此站点
0
确保$LD_LIBRARY_PATH
环境变量设置为正确的路径。
从cuDNN安装指南中 :
所有平台
Extract the cuDNN archive to a directory of your choice, referred to below as <installpath>.
Then follow the platform-specific instructions as follows.
LINUX
cd <installpath>
export LD_LIBRARY_PATH=`pwd`:$LD_LIBRARY_PATH
Add <installpath> to your build and link process by adding -I<installpath> to your compile
line and -L<installpath> -lcudnn to your link line.
OS X
cd <installpath>
export DYLD_LIBRARY_PATH=`pwd`:$DYLD_LIBRARY_PATH
Add <installpath> to your build and link process by adding -I<installpath> to your compile
line and -L<installpath> -lcudnn to your link line.
视窗
Add <installpath> to the PATH environment variable.
In your Visual Studio project properties, add <installpath> to the Include Directories
and Library Directories lists and add cudnn.lib to Linker->Input->Additional Dependencies.
0
您可能未安装正确版本的cuDNN。
要确定cuDNN的正确版本,请参阅NVIDIA要求以GPU支持运行TensorFlow。
0
尝试运行TensorFlow程序时遇到以下错误: