Tensorflow 1.12與CUDA 10.1兼容嗎？

Question

我已經能夠成功建立一個帶有nvidia-smi 418.39，驅動程序版本418.39和CUDA 10.1的Ubuntu 18.04服務器

我現在有一個用戶想要運行TensorFlow，但堅持認為它與CUDA 10.1不兼容，只有CUDA 10.沒有任何聲明可以在任何我可以找到的在線確認，也不是TF的任何發布補丁說明。 因為設置這個系統是一件很痛苦的事情，所以我對嘗試降級一個版本有點猶豫不決。

有沒有人驗證TensorFlow 1.12是否與CUDA 10.1一起使用？

Answer 1

我可以確認即使tf 1.13.1也只適用於CUDA 10.0，而不是10.1。 不知道符號鏈接是否可以解決。 如果你試圖在CUDA 10.1上運行tf 1.13.1，它會給你“ImportError：libcublas.so.10.0：無法打開共享對象文件：沒有這樣的文件或目錄”

Answer 2

我還可以確認tf 1.13.1不適用於CUDA 10.1。 導入tensorflow時，您將收到以下錯誤

ImportError：libcublas.so.10.0：無法打開共享對象文件：沒有這樣的文件或目錄

運行ldconfig -v顯示了libcublas.so.10.0與libcublas.so.10.1.0.105的區別

Answer 3

TensorFlow 1.12（以至后來1.13.1和2.0.0版本alpha0） 不能對CUDA 10.1建成，因此可以被認為是不相容的。

我嘗試過使用GPU支持從源代碼構建TensorFlow。 我考慮的TensorFlow版本是1.13.1和2.0.0-alpha0 。 我使用的機器運行CentOS 7.6和GCC 4.8.5。 我安裝了NVIDIA驅動程序版本418.67 （發布日期為2019.5.7，支持CUDA Toolkit 10.1）。

我成功地用CUDA 10.0和cuDNN 7.6.0 + NCCL 2.4.7構建了TensorFlow版本（對於CUDA 10.0）。 請注意，在構建具有GPU支持的TensorFlow時，您無需將GPU連接到計算機（特別是如果您在雲中使用VM）。

但是，當我切換到CUDA 10.1和cuDNN 7.6.0 + NCCL 2.4.7（對於CUDA 10.1）時，不能構建這些TensorFlow版本。 除了libcublas位置變化libcublas ，錯誤的另一個來源是沒有libcudart.so*在cuda-10.1/lib64/ （雖然它們確實存在於cuda-10.0/lib64/ ）。