详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系

参考官网地址：

Windows端：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows

CPU

Version Python version Compiler Build tools
tensorflow-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.9.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.8.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.7.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.6.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.5.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.4.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.3.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.2.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.1.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.0.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3

GPU

Version Python version Compiler Build tools cuDNN CUDA
tensorflow_gpu-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.9.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.8.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.7.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.6.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.5.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.4.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 6 8
tensorflow_gpu-1.3.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 6 8
tensorflow_gpu-1.2.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8
tensorflow_gpu-1.1.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8
tensorflow_gpu-1.0.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8

Linux端：https://tensorflow.google.cn/install/source

Linux

Version Python version Compiler Build tools
tensorflow-1.11.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0
tensorflow-1.10.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0
tensorflow-1.9.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.11.0
tensorflow-1.8.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.10.0
tensorflow-1.7.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.10.0
tensorflow-1.6.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.9.0
tensorflow-1.5.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.8.0
tensorflow-1.4.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.5.4
tensorflow-1.3.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.5
tensorflow-1.2.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.5
tensorflow-1.1.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.2
tensorflow-1.0.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.2

Version Python version Compiler Build tools cuDNN CUDA
tensorflow_gpu-1.11.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.10.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.9.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.11.0 7 9
tensorflow_gpu-1.8.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.10.0 7 9
tensorflow_gpu-1.7.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.9.0 7 9
tensorflow_gpu-1.6.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.9.0 7 9
tensorflow_gpu-1.5.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.8.0 7 9
tensorflow_gpu-1.4.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.5.4 6 8
tensorflow_gpu-1.3.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.5 6 8
tensorflow_gpu-1.2.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.5 5.1 8
tensorflow_gpu-1.1.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.2 5.1 8
tensorflow_gpu-1.0.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.2 5.1 8

macOS

CPU

Version Python version Compiler Build tools
tensorflow-1.11.0 2.7, 3.3-3.6 Clang from xcode Bazel 0.15.0
tensorflow-1.10.0 2.7, 3.3-3.6 Clang from xcode Bazel 0.15.0
tensorflow-1.9.0 2.7, 3.3-3.6 Clang from xcode Bazel 0.11.0
tensorflow-1.8.0 2.7, 3.3-3.6 Clang from xcode Bazel 0.10.1
tensorflow-1.7.0 2.7, 3.3-3.6 Clang from xcode Bazel 0.10.1
tensorflow-1.6.0 2.7, 3.3-3.6 Clang from xcode Bazel 0.8.1
tensorflow-1.5.0 2.7, 3.3-3.6 Clang from xcode Bazel 0.8.1
tensorflow-1.4.0 2.7, 3.3-3.6 Clang from xcode Bazel 0.5.4
tensorflow-1.3.0 2.7, 3.3-3.6 Clang from xcode Bazel 0.4.5
tensorflow-1.2.0 2.7, 3.3-3.6 Clang from xcode Bazel 0.4.5
tensorflow-1.1.0 2.7, 3.3-3.6 Clang from xcode Bazel 0.4.2
tensorflow-1.0.0 2.7, 3.3-3.6 Clang from xcode Bazel 0.4.2

GPU

Version Python version Compiler Build tools cuDNN CUDA
tensorflow_gpu-1.1.0 2.7, 3.3-3.6 Clang from xcode Bazel 0.4.2 5.1 8
tensorflow_gpu-1.0.0 2.7, 3.3-3.6 Clang from xcode Bazel 0.4.2 5.1 8

tensorflow的CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 问题解决方案

CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 翻译过来就是CUDA的驱动程序版本跟CUDA的运行时版本不匹配！

1.CUDA driver version（驱动版本）：就是NVIDIA GPU的驱动程序版本；

查看命令：nvidia-smi

详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系_第1张图片

我们看到我的GPU的驱动程序版本是：384.81

2.CUDA runtime version（运行时版本）：是在python中安装的cudatoolkit和cudnn程序包的版本

查看命令：pip list

详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系_第2张图片

python安装的cudatoolkit和cudnn程序包版本是：9.2

3.nvidia 驱动和cuda runtime 版本对应关系

运行时版本   驱动版本
CUDA 9.1     387.xx 
CUDA 9.0     384.xx 
CUDA 8.0     375.xx (GA2) 
CUDA 8.0     367.4x 
CUDA 7.5     352.xx 
CUDA 7.0     346.xx 
CUDA 6.5     340.xx 
CUDA 6.0     331.xx 
CUDA 5.5     319.xx 
CUDA 5.0     304.xx 
CUDA 4.2     295.41 
CUDA 4.1     285.05.33 
CUDA 4.0     270.41.19 
CUDA 3.2     260.19.26 
CUDA 3.1     256.40 
CUDA 3.0     195.36.15

4.解决方案

从驱动和运行时的版本对应关系来看，版本为384.81的驱动程序 对应的 运行时版本是9.0，也就是说我们在python中安装cudatoolkit和cudnn程序包版本9.2是过高了。

因为系统中依赖GPU驱动的程序比较多，一般出现这种情况，我们都是更改cudatoolkit和cudnn程序包的版本。

于是，先卸载python中安装cudatoolkit和cudnn程序包：pip uninstall cudnn ； pip uninstall cudatoolkit

然后安装对应版本的cudatoolkit和cudnn程序包：pip install cudatoolkit=9.0；pip install cudnn

5.为什么会出现这种情况呢：

一般出现这种情况是因为在python中安装tensorflow的gpu版本时，pip会检查tensorflow依赖的其他的包，如果依赖的包没有安装，则会先安装最新版本的依赖包。这时候tensorflow的gpu版本依赖cudatoolkit和cudnn程序包，pip就会安装最新版本的cudatoolkit和cudnn程序包，最终导致gpu驱动版本和cuda运行时版本不匹配。

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  • 始终要页面在ifream的最顶层 林鹤霄
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            在directive的link中有一个$http请求，当请求完成后根据返回的值动态做element.append('......');这个操作，能显示没问题，可问题是我动态组的HTML里面有ng-click，发现显示出来的内容根本不执行ng-click绑定的方法！     
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    1. 数据从MemStore flush到磁盘的触发条件有哪些？    a.显式调用flush，比如flush 'mytable'    b.MemStore中的数据容量超过flush的指定容量，hbase.hregion.memstore.flush.size,默认值是64M 2. Region的构成是怎么样？ 1个Region由若干个Store组成
  • 服务器被DDOS攻击防御的SHELL脚本 ronin47
    mkdir /root/bin vi /root/bin/dropip.sh #!/bin/bash/bin/netstat -na|grep ESTABLISHED|awk ‘{print $5}’|awk -F:‘{print $1}’|sort|uniq -c|sort -rn|head -10|grep -v -E ’192.168|127.0′|awk ‘{if($2!=null&a
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    当tomcat是解压的时候，用eclipse启动正常，点击startup.bat的时候启动报错; 报错如下：   The JAVA_HOME environment variable is not defined correctly This environment variable is needed to run this program NB: JAVA_HOME shou
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         我首先申明：我这里所说的问题并不是针对哪个厂商的，仅仅是描述我对操作系统技术的一些看法       操作系统是一种与硬件层关系非常密切的系统软件，按理说，这种系统软件应该是由设计CPU和硬件板卡的厂商开发的，和软件公司没有直接的关系，也就是说，操作系统应该由做硬件的厂商来设计和开发
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