Question

在GPU中运行tensorflow时出现以下错误。

2018-09-15 18:56:51.011724: E tensorflow/core/common_runtime/direct_session.cc:158] Internal: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
Traceback (most recent call last):
  File "evaluate_sample.py", line 160, in <module>
    tf.app.run(main)
  File "/anaconda3/envs/tf/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 125, in run
    _sys.exit(main(argv))
  File "evaluate_sample.py", line 123, in main
    with tf.Session() as sess:
  File "/anaconda3/envs/tf/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1494, in __init__
    super(Session, self).__init__(target, graph, config=config)
  File "/anaconda3/envs/tf/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 626, in __init__
    self._session = tf_session.TF_NewSession(self._graph._c_graph, opts)
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session.

以下错误来自哪里？

E tensorflow/core/common_runtime/direct_session.cc:158] Internal: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

和 tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError：无法创建会话。

这是我的版本：

tensorflow是：1.10

cat /proc/driver/nvidia/version

NVRM版本：NVIDIA UNIX x86_64内核模块390.77 TDT Jul 10 18:28:52 PDT 2018

GCC版本：gcc版本7.3.0（Debian 7.3.0-28）

nvcc --version

nvcc：NVIDIA（R）Cuda编译器驱动程序

基于Sun_Sep__4_22：14：01_CDT_2016

Cuda编译工具，版本8.0，V8.0.44

Answer 1

在我刚刚解决的情况下，它是将GPU驱动程序更新为最新版本并安装了cuda工具包。您的错误是告诉您您的CUDA驱动程序版本太旧。我相信我们看到的nvcc版本是7.5，而您有7.3。

我认为您要做的就是：sudo apt install nvidia-cuda-toolkit然后重新启动。

下面是我针对找不到libcuda.so.1文件的问题所采取的步骤。

首先，添加了ppa并安装了更新的GPU驱动程序：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-390

添加ppa后，它会显示驱动程序版本的选项，并且390是显示的最新“稳定”版本。

然后安装cuda工具包：

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

然后重新启动：

sudo reboot

它将驱动程序更新为比第一步最初安装的390更新的版本（它是410；这是AWS上的p2.xlarge实例）。

Answer 2

更新nvidia驱动程序解决了此问题。

您可以检查cuda工具包的兼容性here。然后从here下载nvidia驱动程序。

Answer 3

此错误的原因是您安装的Cuda Toolkit版本与python软件包cudatoolkit的版本不匹配，该软件包通常作为tensorflow-gpu的依赖项安装。

要解决此问题，您必须首先将tensorflow版本与已安装的Cuda Toolkit版本匹配，如图here

然后，您必须检查cudatoolkit软件包的版本。这必须匹配主要版本和次要版本，例如如果您已安装Cuda Toolkit 9.0且已安装cudatoolkit9_1，则需要通过python降级到cudatoolkit9。

Answer 4

对于Ubuntu 18.04和Tensorflow 1.13.1

首先确保系统使用了数据：

sudo apt update
sudo apt dist-upgrade
sudo reboot now

安装更高版本的驱动程序：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

打开软件和更新，然后选择“其他驱动程序”标签：

选择nvidia-driver-396，然后单击“应用更改”

现在重新启动：

sudo reboot now

要验证哪个NVIDIA驱动程序396处于活动状态，请执行以下操作：

nvidia-smi

Answer 5

只需更新您的nvidia驱动程序，它将解决问题

Answer 6

同样的问题。解决了更新nvidia驱动程序的问题，因为我正在使用tensorflow 2.1，并且它需要更新的驱动程序。如此，我使用的是390，并通过Ubuntu的软件管理器更新为435。

cudaGetDevice（）失败。状态：CUDA驱动程序版本不足于CUDA运行时版本

6 个答案: