Как установить несколько версий CUDA, как я могу заставить Tensorflow-GPU использовать конкретную версию CUDA в Windows?

Question

В настоящее время на моем компьютере установлены две версии CUDA: 9.0 и 10.0. У меня есть некоторые модули Python, которые требуют CUDA 9.0, и некоторые, которые требуют 10.0. Например, используемая мной версия Tensorflow-GPU требует CUDA 10.0. Когда я пытаюсь начать тренировку, я получаю следующее сообщение об ошибке:

2019-05-23 10:59:35.911847: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
2019-05-23 10:59:39.907756: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1433] Found device 0 with properties:
name: Tesla V100-PCIE-16GB major: 7 minor: 0 memoryClockRate(GHz): 1.38
pciBusID: 0000:84:00.0
totalMemory: 15.90GiB freeMemory: 14.98GiB
2019-05-23 10:59:39.919434: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1512] Adding visible gpu devices: 0
Traceback (most recent call last):
  File "wider_faces_inference.py", line 137, in <module>
    output_dict_array = run_inference_for_images(image_np_list, detection_graph)
  File "wider_faces_inference.py", line 74, in run_inference_for_images
    with tf.Session() as sess:
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1551, in __init__
    super(Session, self).__init__(target, graph, config=config)
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 676, in __init__
    self._session = tf_session.TF_NewSessionRef(self._graph._c_graph, opts)
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

Я полагаю, это потому, что тензор потока не ищет правильную версию CUDA. Интересно, как я могу заставить тензорный поток использовать правильную версию CUDA.

EDIT

Чтобы добавить немного больше информации:

Версия установленного мной Tensorflow была скомпилирована для CUDA 10.0. Сначала я установил CUDA 10.0 и Tensorflow-GPU, и тензор потока работал просто отлично. Затем я установил CUDA 9.0, и после установки перестал работать tenorflow.

Answer 1

Каждая версия CUDA поставляется с драйвером, который вы можете выбрать для установки;более новые версии драйверов NVidia поддерживают более старые версии CUDA, но обратное неверно.Драйвер, поставляемый с CUDA 9.0, не может запускать приложения CUDA 10.0.

Все, что вам нужно сделать, это установить последнюю версию драйвера NVidia (или, как правило, любой драйвер NVidia, выпущенный после CUDA 10.0) вЧтобы иметь поддержку приложений CUDA 9.X и 10.0.Путь наименьшего сопротивления может быть переустановить драйвер, который поставляется с CUDA 10.0, но вы должны получить самый последний драйвер независимо от.