Después de crear el entorno tensorflow bajo anaconda, instalé tensorflow-gpu. Luego estaba tratando de importar tensorflow para verificar si está instalado correctamente, pero obtuve este error:
ImportError: Could not find 'cudnn64_7.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Note that installing cuDNN is a separate step from installing CUDA, and this DLL is often found in a different directory from the CUDA DLLs. You may install the necessary DLL by downloading cuDNN 7 from this URL: https://developer.nvidia.com/cudnnLa configuración es:
NVIDIA GTX 1080 CUDA 9.0 cuDNN 6.0 tensorflow-gpu 1.5Las variables de entorno son:
CUDA_PAT: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 CUDA_PATH_V9_0: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0Las variables %Path% son:
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp C:\Users\yshen\AppData\Local\cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0\cuda\bines obvio que instalé cuDNN6.0, no se por qué el error muestra "No se pudo encontrar 'cudnn64_7.dll'". ¿Por qué busca automáticamente cudnn64_7.dll en lugar de cudnn64_6.dll?
Además, obtuve el siguiente error cuando instalé TensorFlow 1.8 . Tengo el entorno Anaconda.
"ImportError: no se pudo encontrar 'cudnn64_7.dll'"
Pero después de instalar Nvidia cuDNN v7.1.3 (17 de abril de 2018), para CUDA 9.0 , todo empezó a funcionar. Tenga en cuenta que es necesario registrarse como desarrollador de Nvidia para poder descargar los paquetes de instalación.
Luego, simplemente siga las instrucciones en la página: cudnn-install
Para ventanas:
3.3. Instalación de cuDNN en Windows
Los siguientes pasos describen cómo construir un programa dependiente de cuDNN. En las siguientes secciones:
-la ruta del directorio de CUDA se conoce como C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
-la ruta del directorio de cuDNN se conoce como <installpath>
Navegue a su directorio <installpath> que contiene cuDNN .
Descomprima el paquete cuDNN. -cudnn-9.0-windows7-x64-v7.zip o -cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip
Copie los siguientes archivos en el directorio del kit de herramientas de CUDA.
<installpath>\cuda\bin\cudnn64_7.dll en C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin .<installpath>\cuda\ include\cudnn.h en C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include .<installpath>\cuda\lib\x64\cudnn.lib en C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64 . Establezca las siguientes variables de entorno para señalar dónde se encuentra cuDNN. Para acceder al valor de la variable de entorno $(CUDA_PATH) , realice los siguientes pasos:
sysdm.cpl .CUDA_PATH Valor de variable: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0Incluya cudnn.lib en su proyecto de Visual Studio.
right-click en el project name .Linker > Input > Additional Dependencies .cudnn.lib y haga clic en Aceptar .De acuerdo con su respuesta anterior, parece descubrir que tensorflow-gpu 1.5 precompilado no es compatible con CUDA 9.0 + CudNN 6.0. Hay dos soluciones posibles para su respuesta, si desea utilizar tensorflow-gpu 1.5:
1, actualice su cadena de herramientas CUDA a CUDA 9.0 + Cudnn 7.0 (actualmente Cudnn 7.0.5 para CUDA 9.0).
2, vuelva a compilar el objetivo tensorflow-gpu 1.5 para CUDA 9.0 + cudnn 6.0.
Sugiero elegir la primera opción por comodidad. Pero la página web oficial de tensorflow 1.5 dosis no niega la posibilidad de la opción 2: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.5.0