已加载运行时 CuDNN 库：5005（兼容版本 5000）但源代码是使用 5103（兼容版本 5100）编译的答案

【问题标题】：Loaded runtime CuDNN library: 5005 (compatibility version 5000) but source was compiled with 5103 (compatibility version 5100)已加载运行时 CuDNN 库：5005（兼容版本 5000）但源代码是使用 5103（兼容版本 5100）编译的
【发布时间】：2017-02-13 00:43:54
【问题描述】：

我有以下错误。我正在使用 tensorflow 的 conda 安装。我正在努力尝试将它与我的 GPU 一起使用。

Loaded runtime CuDNN library: 5005 (compatibility version 5000) but source was compiled with 5103 (compatibility version 5100). If using a binary install, upgrade your CuDNN library to match. If building from sources, make sure the library loaded at runtime matches a compatible version specified during compile configuration. F tensorflow/core/kernels/conv_ops.cc:526] Check failed: stream->parent()->GetConvolveAlgorithms(&algorithms) Aborted (core dumped)

哪个 nvcc 返回 /usr/local/cuda-7.5/bin/nvcc

nvcc 版本返回 Cuda compilation tools, release 7.5, V7.5.17

我尝试下载 CuDNN v5.1 并执行了以下操作，但也没有成功 ``` sudo cp lib* /usr/local/cuda-7.5/lib64/ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda-7.5/include/ sudo ldconfig

```

我也尝试过其他文件夹 sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo ldconfig

【问题讨论】：

能否使用 LD_DEBUG 来查找加载了哪个版本的 cudnn 库，以及该库的位置？如果还是老库，可以用v5.1更新一下。
同样的问题 - 到目前为止运气好吗？我尝试使用 LD_DEBUG，但我一定做错了什么。我运行 LD_DEBUG=all cat，然后在另一个窗口中运行 TensorFlow 代码，但没有任何显示。
这对我来说是个大问题。我必须确保我重新安装了所有东西。您是在 AWS 上运行还是在本地计算机上运行？
这个问题有答案吗？
我希望有人能向我解释这个错误的含义。

标签： tensorflow

【解决方案1】：

这里有一个很好的解释 - What does the error: `Loaded runtime CuDNN library: 5005 but source was compiled with 5103` mean?

简短的回答是你有 CuDNN 5.0 但你应该安装 CuDNN 5.1

看起来这就是您正在尝试做的事情。只需按照此处的说明进行操作就可以了 - https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup#optional_install_cuda_gpus_on_linux

在此之前，我检查了/usr/local/cuda/include/cudnn.h 的内容，确实它的顶部有这些行，表明它是版本 5.0.5

#define CUDNN_MAJOR      5
#define CUDNN_MINOR      0
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5

如果您的 /usr/local/cuda/include/cudnn.h 已经是 5.1，那么在另一个目录中有另一个 CuDNN 正在被引用。我的.bashrc 中有以下内容——也许可以尝试添加此内容或检查Tensorflow instructions 以了解要添加的内容。

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME="/usr/local/cuda"

【讨论】：

我在这里学到了一些新东西：如何阅读 tensorflow 版本（或任何模块）！谢谢。