在Windows上，如何验证安装的CuDNN版本号？当我搜索Linux机器的答案时，我发现了很多结果。似乎没有明确的方法可以找出为Windows安装的版本。 最佳答案 进入C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v8.0\include\打开cudnn.h定义CUDNN_MAJOR5定义CUDNN_MINOR1定义CUDNN_PATCHLEVEL10在我的例子中是5.1.10 关于windows-在Windows上，如何验证安装的Cu

我最近开始接触Tensorflow，但我遇到了安装问题。每次我尝试导入它时，我都会收到以下错误>>>importtensorflowastfTraceback(mostrecentcalllast):File"C:\Users\[user]\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py",line14,inswig_import_helperreturnimportlib.import_module(mname)File"C

我正在尝试使用tensorflow-gpu设置anaconda虚拟环境。当我去安装它时，它说它还将安装cudatoolkit和cudnn，我已经在我的机器上安装和配置了这两者。这会扰乱我现有的配置吗？这一切都将在虚拟环境中进行吗？请注意，它要求安装的版本与我机器上已有的版本不同。我目前有另一个运行tensorflow-gpu的虚拟环境，但它从未要求我安装这些包。作为引用，我正在运行Ubuntu18.04、Cuda9.0和cuDNN7.0.3感谢您的帮助!我花了很长时间来正确配置软件包，不想重新开始。 最佳答案 Anacondacud

在Tensorflow/Keras中运行来自https://github.com/pierluigiferrari/ssd_keras的代码时，使用估算器:ssd300_evaluation。我收到此错误。Failedtogetconvolutionalgorithm.ThisisprobablybecausecuDNNfailedtoinitialize,sotrylookingtoseeifawarninglogmessagewasprintedabove.这与Unresolved问题非常相似:GoogleColabError:Failedtogetconvolutionalgor

我试图将TensorFlow与GPU结合使用，但出现以下错误:Itensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:838]CreatingTensorFlowdevice(/gpu:0)->(device:0,name:TeslaK20m,pcibusid:0000:02:00.0)Etensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:347]LoadedruntimeCuDNNlibrary:5005(compatibilityversion5000)butsourcewascompiledwith5

我已经在我的机器上安装了Theano框架并启用了CUDA，但是当我在我的python控制台中“导入theano”时，我收到以下消息:>>>importtheanoUsinggpudevice0:GeForceGTX950(CNMeMisdisabled,CuDNNnotavailable)现在“CuDNN不可用”，我从Nvidia网站下载了cuDnn。我还更新了环境中的“路径”，并在“.theanorc.txt”配置文件中添加了“optimizer_including=cudnn”。然后，我再次尝试，但失败了:>>>importtheanoUsinggpudevice0:GeForce

目录1、卸载之前的旧的或者不匹配的CUDA、cuDNN​​2、提前查电脑显卡支持的CUDA版本，便于后续下载对应的CUDA版本​​3、下载CUDA、cuDNN4、tensorflow和CUDA、cuDNN版本型号要匹配5、配置9条环境路径（默认安装可复制以下代码）：6、检查安装的CUDA版本7、查询显卡算力1、卸载之前的旧的或者不匹配的CUDA、cuDNN图片来源：windows7下cuda9.0卸载、cuda8.0安装_shuiyuejihua的博客-CSDN博客2、提前查电脑显卡支持的CUDA版本，便于后续下载对应的CUDA版本来源：CUDA、CUDNN在windows下的安装及配置_m0

一、查看并卸载已经有的驱动查看显卡驱动nvidia-smi卸载曾经安装的NVIDIA版本sudoapt-getremove–purgenvidia*禁用nouveau（系统自带的显卡驱动），只有在禁用掉nouveau后才能顺利安装NVIDIA显卡驱动。sudogedit/etc/modprobe.d/blacklist.conf输入密码后在最后一行加上: blacklistnouveau将Ubuntu自带的显卡驱动加入黑名单，Ctrl+s保存后注意此时还需执行以下命令使禁用nouveau真正生效终端输入：sudoupdate-initramfs-u输入以下命令，没有任何返回说明已经干掉nouv

安装Cudnn.4.0.4后，我发现如果要运行我下载的代码，我需要更高版本的Cudnn。然后我下载了cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz，直接按照以下顺序安装:$sudocpinclude/cudnn.h/usr/local/include$sudocplib64/libcudnn.*/usr/local/lib$sudoln-sf/usr/local/lib/libcudnn.so.4.0.7/usr/local/lib/libcudnn.so.4$sudoln-sf/usr/local/lib/libcudnn.so.4/usr/local/lib/l

我最近尝试将我的Tensorflow安装从0.6升级到0.7.1(Ubuntu15.10、Python2.7)，因为它被描述为与更多最新的Cuda库兼容。一切都运行良好，包括来自Tensorflow入门页面的简单测试。但是我无法使用cuDNN。使用cuDNN运行程序时，我首先收到警告“无法加载cuDNNDSO”后来程序崩溃了Itensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:717]CreatingTensorFlowdevice(/gpu:0)->(device:0,name:GeForceGTX980,pcibusid:0000:01