CuDNN 与 tensorflow 的兼容性错误是什么意思以及如何解决？

Question

如何修复错误。我也没有看到 CuDNN7.0.03 版本。所以请任何线索都会有所帮助。 错误如下：

创建 TensorFlow 设备 （/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 具有 3093 MB 内存）-> 物理 GPU（设备：0，名称：GeForce 840M，pci 总线 ID：0000:04:00.0， 计算能力：5.0) 2019-10-14 01:12:58.508334: E T:\src\github\tensorflow\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:396] 加载运行时 CuDNN 库：7501（兼容版本 7500）但 源代码是用 7003（兼容版本 7000）编译的。如果使用 二进制安装，升级你的 CuDNN 库以匹配。如果建 从源代码中，确保在运行时加载的库与 在编译配置期间指定的兼容版本。 2019-10-14 01:12:58.521420: F T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\kernels\conv_ops.cc:712] 检查失败：stream->parent()->GetConvolveAlgorithms( conv_parameters.ShouldIncludeWinogradNonfusedAlgo(), &algorithms)

Answer 1

首先，如果你想使用Tensorflow-gpu，你需要摆脱tensorflow1.7的安装，所以请完全卸载它，只保留tensorflow-gpu。

另外，正如我在您的依赖项版本中看到的那样，它恰好需要带有 TF1.7 的 cuDNN 版本 7.0，这也在引发的错误中指定，因此将您的 cuDNN 从 here 降级到 7.0。对于所有兼容版本，您可以关注this 列表。