GPU tensorflow运行问题

Question

我已经安装了GPU tensorflow作为tutorial。相对环境是：

Ubuntu 14 + cuda8.0 + cudnn5.0 + GeForce Gt 640 (OEM) 

的问题是：

E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:491] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE 
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:153] retrieving CUDA diagnostic information for host: wangyajie 
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:160] hostname: wangyajie 
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:185] libcuda reported version is: 352.63.0 
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:356] driver version file contents: """NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 340.98 Mon Sep 19 17:31:03 PDT 2016 
GCC version: gcc version 4.8.4 (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04.3) 
""" 
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:189] kernel reported version is: 340.98.0 
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:296] kernel version 340.98.0 does not match DSO version 352.63.0 -- cannot find working devices in this configuration 

我能做些什么来解决这个问题？ 我应该更新DSO吗？如果应该，应该使用什么命令？

如何检查的天气我安装CUDA和cudnn是否正确？应该使用什么命令？

在此先感谢！ ZhQ

Answer 1

不知道这是怎么发生的，但是您的错误信息指出您的NVidia驱动程序内核模块与CUDA需要的版本不同。 （通常，如果您通过apt-get安装CUDA，它会检查这一点。）要解决此问题，您应该将驱动程序更新为352.63.0。说明可以在这里找到：

https://help.ubuntu.com/community/BinaryDriverHowto/Nvidia

然而，这可能无法完全解决您的问题，因为它可能很难同时获得CUDA和驱动程序安装到相同的版本，如果您单独安装它们。相反，你应该考虑从同一个仓库安装两个仓库，从而重新安装CUDA。

一般来说，如果可能的话，我建议你升级到Ubuntu 16.04首先，由于CUDA是痛苦要少得多，安装有（在我的经验，至少）。