新版本的GPU(2080ti)与NVIDIA驱动(driver 440/cuda 10.2)安装旧版的tensorflow(1.6)
2080ti使用低版本tensorflow(1.6)
之前安装情况是GPU型号,驱动等等均与官网对应的版本的安装,所以没有大的问题,很顺利,最近新来了一批2080ti的GPU,只支持CUDA 10,官网显示对应的tensorflow版本为1.14,比较高。但是之前代码是在tensorflow 1.6版本上运行的,使用1.14的话会报错。且重构代码到1.14太麻烦。
解决方法:在2080ti上也可以安装tensorflow 低版本
- 首先,新的显卡对应新的驱动,不会变,如果安装如384这样的显卡驱动是有问题的,会显示低分辨率。
- 保持驱动为最新(Driver Version: 440.xx)。
- 安装cuda 9.0(tensorflow 1.6需要):
./xxxxxxxxxx.run --no-opengl-files --no-nouveau-check
(集显输出加禁用opengl参数,独显不需要加参数--no-opengl-files
)
注:有时会提示--no-opengl-files --no-nouveau-check
这两个参数报错,那就省略不加
cuda 9.0安装这一步不知道是否是必须 - *安装对应版本的cuDnn
这里使用tgz压缩文件(cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz)
解压下载文件,可以看到cuda文件夹,执行:sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.hsudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
即可。
注意顺序,一定要最后安装cudnn
此时,python便可以导入tensorflow 1.6版本。
总结
根据tensorflow导入的报错,似乎是cudnn的问题,某个.so
文件找不到或不能用。所以怀疑是否需要装cuda 9.0,因为安装之后nvidia-smi
查看cuda依然是10.2版本。
安装完正确版本的cudnn后,tensorflow可以正常使用,所以这一步最为重要。
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