Tensorflow 0.7.1，带Cuda工具包7.5和cuDNN 7.0

Question

我最近尝试将Tensorflow安装从0.6升级到0.7.1（Ubuntu 15.10，Python 2.7），因为它被描述为与更多最新的Cuda库兼容。一切都很好，包括Tensorflow入门页面中的简单测试。但是我不能用cuDNN。当使用cuDNN运行程序时，我首先得到一个警告

“无法加载cuDNN DSO”

后来程序崩溃了

I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:717] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 980, pci bus id: 0000:01:00.0)
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_bfc_allocator.cc:73] Allocating 3.30GiB bytes.
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_bfc_allocator.cc:83] GPU 0 memory begins at 0x704a80000 extends to 0x7d80c8000
F tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:204] could not find cudnnCreate in cudnn DSO; dlerror: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so: undefined symbol: cudnnCreate

我为Cuda安装下载的文件是

• cuda-repo-ubuntu1504-7-5-本地7.5-18_amd64.deb 以及
• cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz

除了使用cuDNN 7.0而不是6.5之外，我遵循了Tensorflow getting started page上的说明。$LD_库路径是 “/usr/local/cuda/lib64”

我不知道为什么没有找到cudncreate。是否有人成功安装了此配置并能给我建议？

Answer 1

jorgemf发送的链接（谢谢）描述了一个Python 3.5安装，我几乎切换到了python3.5。 我在当前安装中的最后一次尝试是再次将cuDNN库复制到/usr/local/cuda/lib64。

而且成功了！所以问题解决了，尽管我仍然不知道为什么我会这样。

Answer 2

我按照以下说明在archlinux中安装TensorFlow： https://github.com/ddigiorg/AI-TensorFlow/blob/master/install/install-TF_2016-02-27.md

似乎您需要cuDNN v2或更高版本，您可以通过注册他们的加速计算开发程序来获得，该程序通常需要2天： https://developer.nvidia.com/accelerated-computing-developer

更新：似乎您已经拥有cuDNNv2

Answer 3

当我忘记设置LD_LIBRARY_PATH和CUDA_HOME环境变量时，也会出现同样的错误：

导出LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64" 出口CUDA_HOME=/usr/local/cuda