我已经在 windows 10 中安装了 tensorflow-gpu 2.0alpha0、cudatoolkit 10.0.130 和 cudnn 7.5。
TensorFlow 2.0 在 CPU 上运行良好，但在 GPU 上运行时遇到错误。
错误信息如下:
2019-04-02 23:47:38.646661: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
2019-04-02 23:47:38.666653: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Could not dlopen library 'nvcuda.dll'; dlerror: nvcuda.dll not found
2019-04-02 23:47:38.666842: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:318] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303)
我认为主要问题是“Could not dlopen library 'nvcuda.dll'”。
不过，我已经安装了最新的NVIDIA驱动(419.67版)，'nvcuda.dll'可以在C:\Windows\System32\nvcuda.dll中找到。
最佳答案
这是在 Tensorflow 中失败的方法:
port::StatusOr<void*> GetDsoHandle(const string& name, const string& version) {
auto filename = port::Env::Default()->FormatLibraryFileName(name, version);
void* dso_handle;
port::Status status =
port::Env::Default()->LoadLibrary(filename.c_str(), &dso_handle);
if (status.ok()) {
LOG(INFO) << "Successfully opened dynamic library " << filename;
return dso_handle;
}
基本上，这意味着Tensorflow无法从你的windows环境中的PATH变量中找到nvcuda。要添加环境变量，请执行以下操作:
Windows 10 和 Windows 8
- 在搜索中，搜索并选择:系统(控制面板)
- 点击“高级系统设置”链接。
- 点击环境变量。在系统变量部分，找到 PATH 环境变量并选择它。点击编辑。
- 如果 PATH 环境变量不存在，请单击“新建”。
- 在“编辑系统变量”(或“新建系统变量”)窗口中，添加路径值 C:\Windows\System32\nvcuda.dll。单击确定。单击“确定”关闭所有剩余窗口。
PS:确保你已经安装了cuDNN
关于tensorflow - tensorflow-gpu 2.0alpha0 错误，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55478968/