将 TensorFlow 升级到 1.3.0 和 cuDNN答案

【问题标题】：Upgrading Tensorflow to 1.3.0 and cuDNN将 TensorFlow 升级到 1.3.0 和 cuDNN
【发布时间】：2017-09-02 06:02:19
【问题描述】：

我用

升级了我的 TensorFlow 1.0.1

$ pip install --upgrade tensorflow-gpu

在 Ubuntu 16.04、cuDNN 5.1.5 和 CUDA 8.0 上

但是，当我在 python 模块中导入 tensorflow 时出现错误消息，如下所示：

>> import tensorflow as tf
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/__init__.py", line 24,                                            in <module>
    from tensorflow.python import *
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-
packages/tensorflow/python/__init__.py", line 49, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 52, in <module>
    raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 41, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory

Failed to load the native TensorFlow runtime.

我认为这是 cuDNN 版本兼容性的问题。有人知道如何升级 cuDNN 并兼容 tensorflow 1.3.0 吗？？

【问题讨论】：

tensorflow==1.3.0 不支持cudnn=5.1 它需要cudnn=6
我想是的。但我想知道如何升级 cuDNN。我想知道只安装 cuDNN 6 就足够了.. 不需要“配置”步骤？

标签： tensorflow ubuntu-16.04 cudnn

【解决方案1】：

TensorFlow 1.3 需要 cuDNN 版本 6。按照NVIDIA's cuDNN website 上适用于您平台的安装说明进行操作。成功安装 cuDNN 6 后，您的 TensorFlow 1.3 安装应该开始工作了。

【讨论】：

【解决方案2】：

我编写了一个脚本，可用于通过全新安装升级 cuDNN 版本。您可以从以下位置下载脚本：

https://github.com/dnzzcn/cuDNNv

这就是脚本的作用：

#!/bin/bash

rm -f /usr/include/cudnn.h
rm -f /usr/lib/x86_64-linux-gnu/*libcudnn*
rm -f /usr/local/cuda-*/lib64/*libcudnn*


cp -P packages/cudnn/include/cudnn.h /usr/include
cp -P packages/cudnn/lib64/libcudnn* /usr/lib/x86_64-linux-gnu/
chmod a+r /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn*

rm -rf packages/cudnn

它会自动为您需要的版本执行安装操作。

如果你有 TensorFlow 1.3.0，需要 cuDNN v6.0，使用脚本安装 cuDNN v6.0 就足够了。

【讨论】：