Керас говорит, что мои драйверы cuda несовместимы, но на самом деле они совместимы - PullRequest
0 голосов
/ 25 сентября 2019

Я запустил простой скрипт keras, который тренирует виртуальную сеть в базе данных MNIST.Этот скрипт работает на моем ноутбуке, но не на моем компьютере с графической картой GeForce RTX 2070.

Ошибка такова:

  File "/home/squall/spencer/kaggle/understanding_cloud_organization/mnist_model.py", line 67, in <module>
    validation_data=(x_test, y_test))
  File "/home/squall/anaconda3/envs/thunder/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py", line 1239, in fit
    validation_freq=validation_freq)
  File "/home/squall/anaconda3/envs/thunder/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training_arrays.py", line 196, in fit_loop
    outs = fit_function(ins_batch)
  File "/home/squall/anaconda3/envs/thunder/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/backend.py", line 3292, in __call__
    run_metadata=self.run_metadata)
  File "/home/squall/anaconda3/envs/thunder/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1458, in __call__
    run_metadata_ptr)
tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: 2 root error(s) found.
  (0) Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above.
     [[{{node conv2d_1/convolution}}]]
     [[metrics/accuracy/Identity/_91]]
  (1) Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above.
     [[{{node conv2d_1/convolution}}]]
0 successful operations.
0 derived errors ignored.

Cuda - 10,1.Водитель 418,56.CuDNN составляет 7.4.2.Тензорный поток составляет 1,14.Согласно официальной диаграмме Nvidia, все это совместимые версии.

Есть идеи?

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 25 сентября 2019

Чтобы работать с tenorflow, вам нужна версия Cuda 10.Полностью удалите Cuda 10.1 и установите поддерживаемый Cuda 10. О требованиях к TF вы можете прочитать здесь .

0 голосов
/ 25 сентября 2019

Попробуйте это
enter image description here

enter image description here

PS: CUDA - 10,0, а cuDNN - 7,6,3 дляCUDA10.0

...