Tensorflow und CUDA-version

Aus, was ich verstehe alle Versionen von CUDA sind abwärtskompatibel, aber nachdem man durch den gesamten Prozess der Installation von CUDA und die Einrichtung einer virtuellen Umgebung mit TF dies geschieht, wenn ich import tensorflow

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

was offenbar bedeutet Tensorflow ist auf der Suche nach CUDA 8.0 aber nicht finden CUDA 8.0, weil ich CUDA 9.1 aber wenn es abwärtskompatibel ist, warum sollte das eine Rolle? Es ist ziemlich überraschend, wie ein beliebter Bibliothek einige vage auf die setup-Anweisungen, so dass ich hoffe, jemand hier kann das ganze etwas wissen.

Ich würde kein problem haben, die Installation von CUDA 8.0 aber natürlich ist das nicht eine option, nur kann ich die aktuelle version über die website von NVIDIA. Was ist der fix?

  • Sie sind nicht Binär abwärtskompatibel. Alles ist versioniert und alles, was gebaut wird, gegen eine bestimmte Laufzeit-API-version und shared libraries müssen Sie diese version installiert haben, oder haben die Bibliotheken verteilt mit es für es zu arbeiten
  • Hier ist die Dokumentation zu installieren tensorflow tensorflow.org/install und downloaden Sie andere Versionen von cuda developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
InformationsquelleAutor Robbie Milejczak | 2017-12-27
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    Wenn Sie ein binäre (jeglicher Art) verknüpft ist, gegen die CUDA-Bibliotheken wie libcublas.so.8.0 Sie nicht in der Lage sein, um die Anforderung erfüllen zu shared-object-dynamic-load-time von Ersatz durch eine andere Bibliothek wie libcublas.so.9.0. CUDA hat bestimmte Arten von vorwärts - /rückwärts-Kompatibilität, aber das ist nicht einer von Ihnen. Sie müssen den genauen Bibliothek der code war mit gegen.

    Wenn Sie Zugriff auf eine ältere CUDA toolkit version, so stellen Sie eine ältere Bibliothek zur Verfügung, die CUDA-toolkit-Versionen sind in der Regel auf die CUDA-Toolkit-Archiv Seite hier.

    Wenn Sie bereits eine neuere CUDA toolkit geladen und ordnungsgemäß funktioniert, sollten Sie in der Lage sein, zu laden, eine ältere toolkit und verwenden Sie es ohne Aktualisierung/ändern Ihre GPU-Treiber installiert.

    Arbeiten, um dieses so in der Lage sein, um tatsächlich eine neuere Bibliothek, würden Sie brauchen, um zu verknüpfen (mindestens) den code/Binärdateien, die Sie verwenden.

    InformationsquelleAutor
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