Tensorflow 仅显示“本地成功打开 CUDA 库 libcublas.so.10.0”，而没有关于 cudnn答案

【问题标题】：Tensorflow shows only "successfully opened CUDA library libcublas.so.10.0 locally" and nothing about cudnnTensorflow 仅显示“本地成功打开 CUDA 库 libcublas.so.10.0”，而没有关于 cudnn
【发布时间】：2019-08-18 04:05:55
【问题描述】：

我的 tensorflow 只打印出一行：

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:152] successfully opened CUDA library libcublas.so.10.0 locally 运行时。

网络上的 Tensorflow 日志有许多其他库正在加载，例如 libcudnn。

由于我认为我的安装性能不是最佳的，我正在尝试找出是否是因为这个原因。任何帮助将不胜感激！

我的 tf 是 1.13.1 NVIDIA 驱动程序版本：418.67 CUDA 版本：10.1（我也安装了 10.0。会是这个问题吗？）

【问题讨论】：

nvidia-smi 输出什么？
最后一行来自nvidia-smi

标签： python tensorflow

【解决方案1】：

根据TensorFlowdocumentation，cuDNN 是tensorflow-gpu 的要求。如果你没有安装cuDNN，你将无法安装tensorflow-gpu，因为依赖库会丢失。

所以，如果你已经成功安装tensorflow-gpu并且能够使用它，例如

import tensorflow as tf
tf.Session()

你很好。

编辑

我只是检查here和tensorflow_gpu-1.13.1官方只支持CUDA 10.0。我建议使用它而不是 CUDA 10.1。

此外，NVIDIA 建议使用驱动程序版本 410.48 和 CUDA 10.0。我也会坚持下去。

【讨论】：

我知道这一切，因此我的系统安装了两个 cudas。但是，问题是为什么我没有在我的环境中收到所有这些加载消息。它不仅是 cudnn，还有一堆其他库
你为什么这么确定应该有那些日志消息？我刚刚检查了我的系统，我也没有得到它们。我很确定一切正常。
您可以在各处的日志中看到，例如：devtalk.nvidia.com/default/topic/1046589/…（后记失败，但您可以看到 cudnn 加载消息）或 github.com/tensorflow/tensorflow/issues/5537（只需搜索字符串）。我不确定这是不是错的，可能只有从源代码或其他东西编译时才会出现，但我想要一个权威的答案。
您完全正确，奇怪的是您（以及我）没有收到这些调试消息。如果您看一下here，您会看到应该为所有库打印这些消息。无论如何，它们的意义并不大。如果您想确定，请启动 TensorFlow 进程并运行以下命令 sudo pmap <PID> | grep cudnn，您应该会看到您的 cuDNN 库已正确加载。
我的猜测是 tf wheel 是使用这些库静态构建的，因此无需动态加载它们（尤其是 cudnn）。但是，我想知道是否有一些可选库没有找到并且没有使用，是否有办法知道这一点。

【解决方案2】：

实际上，我总是依赖稳定的设置。我尝试了大多数 tf - cuda - cudnn 版本。但对我来说最稳定的是 tf 1.9.0 、 CUDA 9.0 、 Cudnn 7 。用了太久没有问题。如果它适合你，你应该试一试。

【讨论】：

我对 tf 1.13.1 没有稳定性问题