python-Tensorflow和CUDA版本
内容导读
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内容图文
据我了解,所有版本的CUDA都是向后兼容的,但是在经历了安装CUDA和使用TF设置虚拟环境的整个过程之后,这会在我导入tensorflow时发生
ImportError: libcublas.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory
这显然意味着Tensorflow正在寻找CUDA 8.0,但未找到CUDA 8.0,因为我拥有CUDA 9.1,但是如果它向后兼容,那为什么重要呢？如此受欢迎的库在安装说明上有些含糊,这真是令人惊讶,因此我希望这里的人能学到一些知识.
我安装CUDA 8.0不会有问题,但是当然这不是一个选择,我只能通过NVIDIA网站获得最新版本.有什么解决办法？
解决方法:
如果您有一个与CUDA库(例如libcublas.so.8.0)链接的二进制文件(任何形式),那么您将无法通过替换另一个库来满足共享对象动态加载时的要求. libcublas.so.9.0. CUDA具有某种向前/向后兼容性,但这不是其中之一.您必须提供链接代码的确切库.
如果要访问较旧的CUDA工具包版本,以使较旧的库可用,则通常可在CUDA工具包存档页面here上获得那些CUDA工具包版本.
如果已经加载了较新的CUDA工具包并可以正常工作,则应该能够加载较旧的工具包并使用它,而无需更新/修改已安装的GPU驱动程序.
要变通解决此问题,以便能够实际使用更新的库,您将需要(至少)重新链接所使用的代码/二进制文件.
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python-Tensorflow和CUDA版本全部内容，希望文章能够帮你解决python-Tensorflow和CUDA版本所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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