【问题标题】:Can I run tensorflow on CUDA 10.1?我可以在 CUDA 10.1 上运行 tensorflow 吗?
【发布时间】:2026-01-18 17:40:01
【问题描述】:

我正在尝试使用 CUDA 10.1 运行 tensorflow,我读到 tensorflow-gpu 1.14 支持 CUDA 10.1

但是,当我使用 tensorflow 启动脚本时,出现以下错误:

2020-02-08 17:13:14.766343:我 tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] 无法 dlopen 库“libcudart.so.10.0”; dlerror:libcudart.so.10.0:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64: 2020-02-08 17:13:14.766512:我 tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] 无法 dlopen 库“libcublas.so.10.0”; dlerror:libcublas.so.10.0:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64: 2020-02-08 17:13:14.766672:我 tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] 无法 dlopen 库“libcufft.so.10.0”; dlerror:libcufft.so.10.0:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64: 2020-02-08 17:13:14.766831:我 tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] 无法 dlopen 库“libcurand.so.10.0”; dlerror:libcurand.so.10.0:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64: 2020-02-08 17:13:14.766986:我 tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] 无法 dlopen 库“libcusolver.so.10.0”; dlerror:libcusolver.so.10.0:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64: 2020-02-08 17:13:14.767151:我 tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] 无法 dlopen 库“libcusparse.so.10.0”; dlerror:libcusparse.so.10.0:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64: 2020-02-08 17:13:14.775555: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:42] 成功打开动态库 libcudnn.so.7 2020-02-08 17:13:14.775594:W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1663] 无法打开某些 GPU 库。跳过注册 GPU 设备...

谁能帮帮我?

【问题讨论】:

  • 为了将 tensorflow-gpu 与 CUDA 10.1 一起使用,您必须自己使用 CUDA 10.1 构建 tensorflow-gpu,或者下载使用 CUDA 10.1 构建的预编译版本,看来您的版本使用的是用 CUDA 10.0 编译的
  • 你知道一些下载预编译版本的来源吗?我将我的脚本托管在大学拥有的远程机器上,所以我不能在上面做复杂的 shell 工作
  • 查看此链接:medium.com/@fmorenovr/…

标签: tensorflow


【解决方案1】:

更新:

Here's 官方支持的 TensorFlow 和 CUDA 版本的链接。


TensorFlow 1.14 支持 CUDA 10。检查支持版本的this 表(它不是最新的,但那里指定了 TF1.14)。

【讨论】:

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