Tensorflow和CUDA版本

據我瞭解CUDA的所有版本都是向下兼容的，但是通過安裝CUDA和用TF建立一個虛擬環境的全過程後出現這種情況時，我import tensorflowTensorflow和CUDA版本

ImportError: libcublas.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory

這顯然意味着Tensorflow正在尋找CUDA 8.0，但沒有找到CUDA 8.0，因爲我擁有CUDA 9.1，但是如果它向後兼容，爲什麼要這麼做呢？對於這樣一個受歡迎的圖書館來說，在設置說明上有點模糊，所以我希望這裏有人能夠提供一些知識，這真是令人驚訝。

安裝CUDA 8.0我沒有問題，但當然這不是一個選項，我只能通過NVIDIA網站獲得最新版本。這有什麼解決辦法？

來源

2017-12-27 Robbie Milejczak

它們不是二進制向後兼容的。一切都和版本它是建立針對給定的運行時API版本和共享庫必須有一個版本的安裝或與它分配爲它工作 – talonmies

這裏那些庫什麼是安裝tensorflow https://www.tensorflow.org文檔/安裝/並下載CUDA的其他版本https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive –

如果您有與CUDA庫（例如libcublas.so.8.0）鏈接的二進制文件（任何類型），您將無法滿足shared-object-dynamic-load-time的要求，只需將另一個庫libcublas.so.9.0。 CUDA具有某些前向/後向兼容性，但這不是其中之一。您必須提供代碼所鏈接的確切庫。

如果要訪問舊版CUDA工具包版本，以便使舊版庫可用，那些CUDA工具包版本通常可在CUDA Toolkit存檔頁面here上獲得。

如果你已經有了一個新的CUDA工具包加載並工作正常，你應該能夠裝載舊的工具包，並使用它，而無需更新/修改您的安裝GPU驅動程序。

要解決此，以便能實際使用一個新的圖書館，你需要重新鏈接（至少）代碼/二進制文件正在使用。

來源

2017-12-28 19:37:04

Tensorflow和CUDA版本

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