【转载】如何选择和正确安装跟Tensorflow版本对应的CUDA和cuDNN版本

在我安装tensorflow-gpu的时候遇到一系列的问题
最后看了这个文章，豁然开朗。

文章性质：转载

作者：Arnold-FY-Chen

原文链接：https://blog.csdn.net/xccccz/article/details/80385448#commentsedit

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注：本文后面写的内容是基于CUDA9.0的，但步骤是仍基本适用的；另外，昨天Tensorflow 最新的版本1.13 rc2发布了： https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.13.0-rc2 里面有几个重要的让人看到就激动(^_^)的improvements:

• TensorFlow Lite has moved from contrib to core. This means that Python modules are under tf.lite and source code is now under tensorflow/lite rather than tensorflow/contrib/lite.
• TensorFlow GPU binaries are now built against CUDA 10 and TensorRT 5.0.
• Support for Python3.7 on all operating systems.
• Moved NCCL to core.

首先，Tensorflow终于支持CUDA 10了！

第二，我很在乎的TensorFlow Lite终于移到core里来了！另外，Python3.7可以放心使用了，支持多个NVidia GPU卡之间通讯的NCCL也移到core里了

(什么是NCCL，参见https://baijiahao.baidu.com/s?id=1581386178946489641&wfr=spider&for=pc这篇文章)。 

所以如果你打算用Tensorflow最新的版本，可以安装CUDA 10，而不是CUDA 9.x，这样可以用到最新的CUDA的特性和避免一些bug。

下面是以前写的原文：

     这个问题曾让我折腾了一天半,真是个大坑啊，反复把Tensorflow和CUDA装了卸，卸了又装，然后测试，遇到一个又一个错误，周六晚上弄到凌晨三点，周日上午继续干，终于在周日中午搞定，现在对这个问题弄得比较透彻了。

   每安装某一个Tensorflow版本时该安装什么对应版本的cuda和cudnn呢？Tensorflow没有提供明确的提示，我买的多本关于tensorflow的书里都只说作者安装的什么版本，根本没说Tensorflow版本和使用的CUDA、cuDNN版本的对应关系，网上也没找到这样的文章，所以像我这样喜欢尝鲜，总是安装最新版Tensorflow 1.8 而不是书上说的版本的就得自己琢磨解决GPU版tensorflow安装后使用时出现的错误了。

    在解决tensorflow报错问题的过程中我注意到https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases提供了Tensorflow个版本的releases notes，在里面搜索cuda，可以看到在Tensorflow 1.6版里有个大的改动：

Release 1.6.0

Breaking Changes

• Prebuilt binaries are now built against CUDA 9.0 and cuDNN 7.
• Prebuilt binaries will use AVX instructions. This may break TF on older CPUs

这表明Tensorflow1.6开始使用CUDA9.0+cuDNN7。

    另外还有一个快捷办法，通过查看tensorflow的源码build_info.py知道其使用的CUDA和cuDNN版本(我在import tensorflow出错后，根据出错信息，阅读琢磨出错的.py代码文件，跟调用关系找到的这个定义版本信息的文件，以前的老版本tensorflow似乎没有这个文件，版本信息都是写死在初始化的.py源码里，需要搜索初始化代码找到检查cuda版本地方):

假设tensorflow安装在D:\Anaconda3\envs\tensorflow环境里

那么打开D:\Anaconda3\envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorflow\python\platform\build_info.py这个文件，可以看到使用的CUDA 9.0和cuDNN 7：

    msvcp_dll_name = 'msvcp140.dll'
    cudart_dll_name = 'cudart64_90.dll'
    cuda_version_number = '9.0'
    nvcuda_dll_name = 'nvcuda.dll'
    cudnn_dll_name = 'cudnn64_7.dll'
    cudnn_version_number = '7'

这里的

msvcp140.dll应该在C:\Windows\System32下面

是通过安装vc 2005 redistribute提供的，nvcuda.dll也是在C:\Windows\System32下面

cudart64_90.dll则是安装CUDA 9.0时产生的，cudnn64_7.dll是安装cuDNN 7时产生的,任何一个文件缺失或没加入搜索路径都有可能引起tensorflow在import时报ImportError错。

CUDA在这里下载:
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，

打开页面后不要在这个页面里下载，因为这个页面下载的是CUDA9.2，版本太高了跟tensorflow1.8不匹配

而是应该后点击Legacy Releases按钮进入archive页面:
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

然后点击CUDA Tookit 9.0进入CUDA 9.0的下载页面https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive=

根据自己机器环境选择操作系统和版本及位数点击相应按钮做选择，注意最后一项Install Type最好选择本地可执行文件,比如Windows版的exe(local)或Linux版的runfile(local)，这样在网速差的环境下对成功安装更有保障。对于Windows 64位安装环境，这里需要下载三个安装文件

一个主文件：
cuda_9.0.176_win10.exe

两个patch文件：
cuda_9.0.176.1_windows.exe，cuda_9.0.176.2_windows.exe。

cuDNN这里下载：
https://developer.nvidia.com/cudnn

这里需要先注册账号然后登录才能进去，反正NVIDIA网站做的很不友好，注册后登录还得验证邮件转来转去的晕头转向，网站找个什么东西也是很不直观，不是一般的绕，用过NVIDIA网站的恐怕都想吐槽，登录(注册后好像仍然要使用join进去，而不是login，否则老是循环要你验证邮件有效性，晕死)

进去后，下载对应于cuda9.0的cudnn7.1.4文件(从https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download这里下载cudnn最新版7.1.4，不要进Archived cuDNN Releases)，

对于Windows 64位安装环境，下载cudnn7.1.4 for cuda9.0即cudnn-9.0-windows10-x64-v7.1.zip。

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     安装CUDA时，最好使用自定义安装，把Visual Studio Integration的勾选去掉，否则你机器上安装的Visual Studio版本不对或者没有安装时，下一步会报错导致你安装不下去(下面两张图是试着安装CUDA 9.1版时的截图，出错提示是一样的，所以不影响作为示例)：

    这时可以退回去把Visual Studio Integration勾选去掉再安装:    

安装CUDA 9.0的默认路径是
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\，

安装CUDA9.0完后，把cudnn-9.0-windows10-x64-v7.1.zip解压后，把bin,include,lib里面的文件(共三个)

分别拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0下的bin,include,lib目录下即可。

      然后测试tensorflow，可以看到我本子的GeForce 940MX GPU被tensorflow添加创建为TensorFlow device，并 可以成功打印输出常量c的值，表明安装成功了

  我最初不知道Tensorflow1.8和CUDA 9.0对应依赖关系，我的本子的GPU是很古老的Geforce 940MX，对它没信心，怕安装了CUDA9.0根本不能用，又查看了我的本子上的NVIDIA控制面板里的系统信息窗口里的组件信息，本子上当时安装的NVCUDA版本是8.0.0(这个版本信息其实是CUDA driver版本，而不是要安装的CUDA runtime的版本，把两者搞混了，误导了思考方向

另外由受书本和网上的有些文章误导跌入坑里，相信应该是安装CUDA8，于是先安装的CUDA8.0.44+cuDNN 7,结果安装GPU版Tensorflow后Import tensorflow时报错找不到文件cudart64_90.dll

把CUDA 8的cudart64_80.dll强制改名为cudart64_90.dll后，Import tensorflow又会报另外的错ImportError: DLL load falied: 找不到指定的模块

不知道是哪个模块找不到，于是我琢磨出错代码，在‪:
D:\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py
里加了句打印把

mname = '.'.join((pkg, '_pywrap_tensorflow_internal')).lstrip('.')

这里的mname打印出来，可以看到这个模块是:
tensorflow.python._pywrap_tensorflow_internal

可是在:
D:\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\python\

下面有:
_pywrap_tensorflow_internal.pyd

这个文件啊，怎么回事呢？怎么就不认识这个pyd文件呢？

于是把tensorflow-gpu 1.8和CUDA 8+cuDNN7/CUDA 8+cuDNN6装了卸卸了装弄了多遍折腾到凌晨几点还是没搞定，今天早上继续，后来突然想到可能是因为Tensorflow1.8就得安装CUDA9.0，否则初始化代码检查CUDA版本失败导致_pywrap_tensorflow_internal这个模块加载不了，

后来下载CUDA 9.0+cuDNN7.1，安装好后，果然tensorflow可以用了！

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关于安装错误的CUDA版本导致的几个错误，截图如下：

(1)找不到cudart64_90.dll:

(2) ImportError: DLL loaded failed: 找不到指定模块。找不到_pywrap_tensorflow_internal模块：

另外，如果运行tensorflow时报错说：CUDA driver  version is insufficient for CUDA runtime version : 

这说明你机器上安装的CUDA driver版本比刚安装的CUDA tookit版本低(原因应是安装时没有勾选display driver之类的)，解决办法是安装CUDA tookit时所用组件全部勾选(除了Visual Studio Integration)

如果还不行，假如你的GPU卡是GeForce序列的，到:
https://www.geforce.com/drivers
按你的机器的GPU卡的类型搜索对应的最新的driver，下载并安装即可

其他序列的去NVIDIA中国网页:
https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn上按卡类型搜索最新的driver安装程序。

    通过搜索GUP卡的驱动，知道了很古老的GPU卡NVIDIA仍在提供最新的driver更新，这样就保障了我的GeForce 940MX这样的古懂卡在升级driver到最新后，也可以自由使用最新的CUDA 9.x版本，只要Tensorflow或Caffe支持！这点真是太好了！以前担心我的GPU卡太老导致玩不了比较新的GPU版tensorflow，现在暂时不用担心了！

 

     关于如何在Linux下安装CUDA和CUDNN，参见 我的AI之路(10)--如何在Linux下安装CUDA和CUDNN

我的AI之路(1)--前言

我的AI之路(2)--安装Fedora 28

我的AI之路(3)--安装Anaconda3 和Caffe

我的AI之路(4)--在Anaconda3 下安装Tensorflow 1.8

我的AI之路(5)--如何选择和正确安装跟Tensorflow版本对应的CUDA和cuDNN版本

我的AI之路(6)--在Anaconda3 下安装PyTorch

我的AI之路(7)--安装OpenCV3_Python 3.4.1 + Contrib以及PyCharm

我的AI之路(8)--体验用OpenCV 3的ANN进行手写数字识别及解决遇到的问题

我的AI之路(9)--使用scikit-learn

我的AI之路(10)--如何在Linux下安装CUDA和CUDNN

我的AI之路(11)--如何解决在Linux下编译OpenCV3时出现的多个错误

我的AI之路(12)--如何配置Caffe使用GPU计算并解决编译中出现的若干错误

我的AI之路(13)--解决编译gcc/g++源码过程中出现的错误

我的AI之路(14)--Caffe example：使用MNIST数据集训练和测试LeNet-5模型

我的AI之路(15)--Linux下编译OpenCV3的最新版OpenCV3.4.1及错误解决

我的AI之路(16)--云服务器上安装和调试基于Tensorflow 1.10.1的训练环境

我的AI之路(17)--Tensorflow和Caffe的API及Guide

我的AI之路(18)--Tensorflow的模型安装之object_detection

我的AI之路(19)--如何在Windows下安装pycocotools PythonAPI

我的AI之路(20)--用Tensorflow object_detection跑raccoon数据集

我的AI之路(21)--用Tensorflow object_detection跑PASCAL VOC 2012数据集

我的AI之路(22)--使用Object_Detection_Tensorflow_API

我的AI之路(23)--在Windows下编译Bazel和使用Bazel编译tensorflow