tensorflow报错: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficien [问题点数:200分,结帖人weixin_42591554]

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Tensorflow 问题 tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Inpu
<em>报错</em>如下: <em>tensorflow</em>.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Input to reshape is a tensor wit
【算法类】【Tensflow】tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Dst tensor is not initial错误解决办
错误:InternalError: Dst tensor is not initialized. 分析:出现这个错误一般是GPU内存耗尽,挂在后台进程中的IPython内核会这样做 解决办法:运行程序之前,先运行export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,仅显卡设备1GPU可见,<em>tensorflow</em> 算是一个比较贪心的工具了就算用device_id指定gpu 也会占用别的GPU的显...
tensorflow CUDA out of memory
今天刚把服务器搭建起来 结果程序就跑不起来 当时差点把自己吓尿了 错误类型:CUDA_ERROE_OUT_OF_MEMORY E <em>tensorflow</em>/stream_executor/<em>cuda</em>/<em>cuda</em>_<em>driver</em>.cc:924] failed to alloc 17179869184 bytes on host: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY W ./tenso...
tensorflow 报错: tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError
____tz_zs<em>报错</em>代码:我是持久化存储,创建文件的代码 tf.gfile.GFile(&quot;/path/to/model/combined_model.pb&quot;, &quot;wb&quot;) 运行<em>报错</em>bug描述:<em>tensorflow</em>.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Failed to create a NewWriteableFile: /path/to/mo...
tensorflow1.12 多GPU协同训练报错tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: libnccl.so.2
       tensroflow为了提高多模型训练速度,需要多个GPU同时工作,而且我们一般使用的工作站都是8块tesla K80,如果能将8块显卡的计算力充分利用起来,将会大大提高模型训练的速度,缩短模型训练时间。        这几天看到<em>tensorflow</em>的morroredstrategy特别好用,就想试试,所以写了代码,想看看多个GPU的效能怎么样,就仿照github上tensorfl...
tensorflow1.x版本加载saver.restore目录报错
这个错误是最新的错误哈,目前只在<em>tensorflow</em>上的github仓库上面有提出,所以你在百度上面找不到。 是个<em>tensorflow</em>的bug十天前提出的。saver.restore(sess, 'D://model.ckpt'),NotFoundError (see above for traceback): Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matching files for
TensorFlow 报错 failed call to cuDevicePrimaryCtxRetain: CUDA_ERROR_INVALID_DEVICE
今天使用python virtualenv安装TensorFlow gpu版,一直<em>报错</em> 各种配置版本按官网来的https://www.<em>tensorflow</em>.org/ <em>cuda</em>8.0 cudnn5.1 错误如下 2017-06-16 13:53:53.632070: W <em>tensorflow</em>/stream_executor/<em>cuda</em>/<em>cuda</em>_<em>driver</em>.cc:523] A non-pri
模型训练报错: tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError原理改错法
有latest_checkpoint的时候,移动文件目录或者电脑后,必须先运行,训练文件,保存最近模型。才可使用模型
tensorflow学习:错误 InternalError: Dst tensor is not initialized
今天在jupyter notebook上跑一个<em>tensorflow</em> 的CNN程序时,出现了一个错误,记录如下: 错误:InternalError: Dst tensor is not initialized. 分析:出现这个错误一般是GPU内存耗尽,挂在后台进程中的IPython内核会这样做 解决办法:运行程序之前,先运行export CUDA_VISIBLE_DEVIC
Tensorflow报错tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError exception str() failed原因
用Tensorflow跑自己的数据集时,用saver将参数保存在checkpoint中。后来在在测试的时候,用saver.restore导入模型到Session中,报如下错误:<em>tensorflow</em>.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError exception str() failed出现这个错误的原因是:我修改了网络的优化方法,在restor
配置深度学习的环境时,安装好cuda发现CUDA Driver Version / Runtime Version 不一致
RT,配置深度学习的环境时,安装好<em>cuda</em>发现CUDA Driver Version / Runtime Version 不一致 请问有影响吗
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
在运行基于<em>tensorflow</em>-gpu的python程序的时候,出现了如下的问题:(1) Internal: <em>cuda</em>GetDevice() <em>failed.</em> Status: CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is <em>insufficien</em>t for CUDA runtime <em>version</em>;(2)<em>tensorflow</em>.python.framework.errors_impl.InternalE...
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version的问题
1、Linux安装CUDA后运行deviceQuery出现了如下问题,网上寻找答案给出多种解决方案,但是没有和我的问题相匹配 deviceQuery./deviceQuery Starting... CUDA Device Query (Runtime API) <em>version</em> (CUDART static linking) <em>cuda</em>GetDeviceCount returned 35 -&amp;gt;...
Failed to get the number of CUDA devices: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime versi
<em>报错</em>信息:NameError: global name 'CVM' is not defined 和 Failed to get the number of CUDA devices: CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is <em>insufficien</em>t for CUDA runtime <em>version</em> 的解决方法。
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
最近在做双显卡的<em>cuda</em>程序,安装了两个显卡NVDIA Quadro 2000,跑<em>cuda</em>自带的事例程序simplemultigpu出现上面的问题,出现问题的语句是:cutilSafeCall(cud
“CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version”问题解决
建立<em>tensorflow</em>虚拟环境 conda create -n <em>tensorflow</em> python=3.6 进入虚拟环境 source activate <em>tensorflow</em> 安装完<em>tensorflow</em>-gpu 问题error:sess不能生成,出现**“CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is <em>insufficien</em>t for CUDA runtime <em>version</em>”**,究其...
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version的解决办法
问题是这样产生的,在系统推荐下我更新了一波显卡驱动,更新完看文献,在运行代码时突然提示:开始只注意到最后一行:<em>tensorflow</em>.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to creat session.网上给出的解释都是显卡显存爆炸,换cup\清空显存or换显卡。???我开始深以为然,然后运行了一下最基本的hello TensorF...
Cuda Error:CUDA驱动程序版本不适合CUDA运行时版本
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ubuntu+cuda安装问题总结
1.安装ssh服务器 1)更新资源列表 打开”终端窗口”,输入”sudo apt-get update”–>回车–>”输入当前登录用户的管理员密码”–>回车 2)安装ssh服务器 打开”终端窗口”,输入”sudo apt-get install openssh-server”–>回车–>输入”y”–>回车–>安装完成2.安装<em>cuda</em>添加环境变量 在/etc/profile文件中配置 打开
CUDA/caffe ERROR:cudaGetDeviceCount returned 30/35,Check failed: error == cudaSuccess (30/35 vs. 0)
解决方法CUDA运行时NVIDAI显卡必须是当前使用的显卡。否则无法获取GPU设备,<em>cuda</em>GetDeviceCount函数会<em>报错</em>,错误码35 nvidia-prime切换显卡,如果只是按照提示logout,再重新login是不行的,必须重启系统,否则会<em>报错</em>,错误码30 caffe的问题也是同样的道理因为caffe也要调用<em>cuda</em>的<em>cuda</em>GetDeviceCount函数获取GPU设备。
选择要用的GPU: CUDA_VISIBLE_DEVICES
服务器中有多个GPU,选择特定的GPU运行程序可在程序运行命令前使用:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0命令。0为服务器中的GPU编号,可以为0, 1, 2, 3等,表明对程序可见的GPU编号。 1. 命令: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 # 只有编号为1的GPU对程序是可见的,在代码中gpu[0]指的就是这块儿GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=0...
TensorFlow 1.13 在 windows 上的构建
一.使用CMake + VS2015 IDE编译(失败,结果导向的看后面用 Bazel编译) 准备工作 安装 cmake 3.12+ (3.9+应该也可以) 下载 swigwin-3.0.12,从 http://prdownloads.sourceforge.net/swig/swigwin-3.0.12.zip 选个镜像下载,因为这个版本内有编译好的swig.exe,用来生成 python...
CAFFE编译测试的小总结
1.   搭建的环境和代码:win7 64bit + vs2013+CUDA7.5  http://blog.csdn.net/thesby/article/details/50880802 2.  编译,制作数据集,训练参考的:  http://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/ http://linusp.github.io/2015/0
cudaErrorcudartunloading CUDA: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
docker run 容器的时候,命令使用错误,应该用nvidia-docker run,而不是docker run。
import tensorflow时出现的“Failed to load the native TensorFlow runtime”错误解决办法
<em>tensorflow</em>目前有CPU和gpu两种版本,我用的是cpu版本。今天在安装<em>tensorflow</em>完后,在import的时候出现了“Failed to load the native TensorFlow runtime”的<em>报错</em>信息,<em>报错</em>信息下面也给出了常见错误的解决方式: See https://www.<em>tensorflow</em>.org/install/install_sources#common...
关于OP_REQUIRES failed at save_restore_v2_ops.cc:Not found:Key inference/xxx not found in checkpoint解决
笔者是在做课题时用QT做分割和分类显示的时候遇到此问题,问题如标题所示,由于笔者都是用卷积来做的,估计是分类的模型图和分割模型图撞掉了,解决办法是在分类和分割的操作后都加一个: # 重置计算图 tf.reset_default_graph() 起到重置图的作用,问题完美解决 ...
cuda安装配置问题
我安装的是最新的<em>cuda</em> 4.1版本,用的是vs2008,驱动,toolkit,sdk,都安装好的情况下,我用了CUDA_VS_Wizard来快速配置我的vs,使得出现了<em>cuda</em>app模板。但是,我建
Check failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0) invalid device function
最近在复现R-CNN一系列的实验时,配置代码所需要的环境真是花费了不少时间。由于对MATLAB不熟悉,故实验采用的都是github上rbg大神的python版本。上周在做Fast R-CNN时,按照教程一步步的来,一路有惊无险,顺利通过,而这次在配置Faster R-CNN时,前面的编译没有问题,一运行 ./tools/demo.py --net zf  就会出现如上错误: Loaded n
Solution: Android INSTALL_FAILED_INSUFFICIENT_STORAGE error
1、实体机The INSTALL_FAILED_INSUFFICIENT_STORAGE error is the bane of every Android developer's life. It happens regardless of app size, or how much storage is available. Rebooting the target device fixes
android真机调试报错Installation error: INSTALL_FAILED_INSUFFICIENT_STORAGE 的解决办法
android真机调试的时候,app在真机上闪退,LogCat<em>报错</em>: Installation error: INSTALL_FAILED_INSUFFICIENT_STORAGE  Please check logcat output for more details.  Launch canceled! 解决办法: 修改proj.android/AndroidManife
cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
说明自身情况:nvidia 驱动 384.130,<em>cuda</em>9.0,cudnn7.0,<em>tensorflow</em>1.12.0,跑程序<em>报错</em> 之前cudnn是5.0,也装过6.0,在某一个博客上看到<em>cuda</em>9.0与cudnn7.0兼容,于是换成了cudnn7.0,而且要注意<em>cuda</em>对应的显卡驱动也应至少380.** https://blog.csdn.net/mangobar/article/detail...
请教:MATLAB error: The CUDA driver could not be loaded. nucuda.dll
各种试,还是没有解决此问题,请各路大神帮忙!谢谢! 运行STRCF代码,MATLAB<em>报错</em>:There is a problem with the CUDA <em>driver</em> or with this GP
pytorch CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version解决
pytorch CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is <em>insufficien</em>t for CUDA runtime <em>version</em> 最后发现pytorch下载时选择<em>cuda</em>版本,选错了安装就会报这个异常 解决办法:选择正确的<em>cuda</em>版本重新安装即可。...
tensorflowcuda不得不说的秘密(坑)
这两天配置<em>tensorflow</em>实在是搞得精疲力竭,之前一直以为是<em>tensorflow</em>版本的问题,后来在网上查阅相关资料后才知道是这个问题 <em>tensorflow</em>.python.framework.errors_impl.InternalError: <em>cuda</em>GetDevice() <em>failed.</em> Status: CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is <em>insufficien</em>t for CUD...
报错cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
在GPU上运行TensorFlow程序时<em>报错</em>:<em>cuda</em>GetDevice() <em>failed.</em> Status: CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is <em>insufficien</em>t for CUDA runtime <em>version</em> 可能是<em>cuda</em>和显卡驱动不一致 CUDA版本与显卡驱动版本匹配查询:https://docs.nvidia.com/<em>cuda</em>/<em>cuda</em>-toolkit-releas...
CUDA学习笔记五
 Warp 逻辑上,所有thread是并行的,但是,从硬件的角度来说,实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行,接下来我们将解释有关warp的一些本质。 Warps and Thread Blocks warp是SM的基本执行单元。一个warp包含32个并行thread,这32个thread执行于SMIT模式。也就是说所有thread执行同一条指令,并且每个thread会使用各
本来好好能运行的cuda程序,之后却变得不可编译了,求助。。。
本来是已经在VS2010配置好的,测试程序都能运行,那时想运行个SDK的图像放大例子,例子里面有直接能打开PGM图像的现成函数,但因为里面没有cutil.h这个库,所以我自己导入了一个,能找到那个库了
CUDA查询和选取设备信息
CUDA查询设备信息CUDA C中的<em>cuda</em>GetDeviceProperties函数可以很方便的获取到设备的信息,函数原型是:<em>cuda</em>Error_t CUDARTAPI <em>cuda</em>GetDeviceProperties(struct <em>cuda</em>DeviceProp *prop, int device);第二个参数device是从0开始的设备的编号。第一个参数prop指向的是一个<em>cuda</em>DeviceP...
CUDA常见错误及其解决办法(转载加自己补充)
转载自http://blog.csdn.net/chengman2009/article/details/5474141 记录一下最近在CUDA编程上遇到的错误,觉得有必要写一写,这里也不是一点技术含量也没有的...     CUDA上获取错误信息是通过函数<em>cuda</em>GetErrorString()实现的,具体怎么用自己去查手册吧...下面说的是返回错误的信息以及应该如何处理。我在这方面
GPU编程之CUDA(六)——问题及解决
问题: a.cu.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 _<em>cuda</em>SetDevice@4,该符号在函数 "bool __cdecl InitCUDA(void)" (?InitCUDA@@YA_NXZ) 中被引用 1>a.cu.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 _<em>cuda</em>GetDeviceProperties@8,该符号在函数 "bool _
CUDA issue:cudaGetDeviceCount()错误
CUDA issue:<em>cuda</em>GetDeviceCount()错误:运行<em>cuda</em> ./deviceQuery,Fail,原因:no CUDA-capable device is detected。重装<em>cuda</em>,主要集中整理一下检验的方法。
Failed to get device properties, error code: 30 CUDA版本错误导致GPU Lost
问题描述: GTX860M在使用CUDA10.0的使用发生了下面的错误 同时使用nvidia-smi出现了下面的错误 Unable to determine the device handle for GPU 0000:01:00.0: GPU is lost. 解决方案: 问题原因未知。更换CUDA9.2,驱动398.75之后问题解决。 备注: 使用CUDA10.0的情况下,很容易出现OO...
Runtime API 函数:cudaGetDeviceCount,cudaGetDeviceProperties,cudaSetDevice,在cuda_runtime.h 头文件中
1. CUDA 初始化函数由于是使用 Runtime API, 所以在文件开头要加入 <em>cuda</em>_runtime.h 头文件。 初始化函数包括一下几个步骤: 1.1. 获取 CUDA 设备数可以通过 <em>cuda</em>GetDeviceCount 函数获取 CUDA 的设备数,具体用法,如下所示:// get the <em>cuda</em> device count <em>cuda</em>GetDeviceCount(&amp;amp;coun...
Android之平时遇见的异常和错误总结(不断更新)
安卓错误经验累积  1、当出现下面错误时候     08-21 03:43:16.679: E/AndroidRuntime(1087): java.lang.RuntimeException: Unable to start activity ComponentInfo{com.example.fragment/com.example.fragment.MainActivity}: andr
deviceQuery
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5\1_Utilities\deviceQuery\../. ./bin/win64/Debug/deviceQuery.exe Starting...  CUDA Device Query (Runtime API) <em>version</em> (CUDART static linking)
CUDA deviceQuery参数详解
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\1_Utilities\deviceQuery\../. ./bin/win64/Debug/deviceQuery.exe Starting... CUDA Device Query (Runtime API) <em>version</em> (CUDART static linking)Detected 1
CUDA(五)用deviceQuery看GPU属性
在CUDA安装好后可以用DeviceQuery看一下GPU的相关属性,从而对GPU有一定了解,有助于今后的CUDA编程。 #include "<em>cuda</em>_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include #include #include int main() { int
关于设备CUDA的信息查询
大家好, 请问怎么看自己设备的CUDA计算能力和架构? 我使用CUDA-z里没有计算能力和架构信息 还是说这两个信息是和CUDA版本有关的? 我使用的是5.5 win7下,
CUDA学习日记2
1. 二维数组使用 #include #include using namespace std; static const int ROW = 10; static const int COL = 5; int main() { int** array = (int**)malloc(ROW*sizeof(int*)); int* data = (int*)malloc
Cuda安装步骤记录(超详尽)
安装硬件: intel i5 + NVIDIA 740 M 安装流程细分为如下10个步骤,细化步骤粒度更易避免出错: 4、下载 CUDA 8.0  5、安装 CUDA 8.0  6、验证 CUDA 8.0 是否安装成功  7、安装 cudnn  8、安装 opencv3.1  9、安装 caffe  10、安装 pycaffe notebook 接口环境
Ubuntu16.04系统下CUDA7.5配置Caffe教程
Ubuntu16.04系统下CUDA7.5配置Caffe教程由于最近安装了Ubuntu16.04,苦于之前配置Caffe的教程都在版本14.04左右,无奈只能自己摸索,最终配置成功。本文教程的特点是不需要降级gcc的版本,毕竟<em>cuda</em>7.5不支持gcc5以上(默认不支持,实际支持),避免出现一系列乱七八糟的问题,反正之前我是碰到了。 本文是在参考caffe官网教程以及http://www.li
Linux下CUDA+CUDNN+TensorFlow安装笔记
之前用过TensorFlow的CPU版,现在买了个新电脑,就想把GPU也用起来,又因为目前大部分工作是在linux下做,所以有了在linux下安装<em>cuda</em>和TensorFlow的计划,快一个礼拜一直在搞这件事,重装了N次系统,<em>cuda</em>和TensorFlow终于是能用了。姑且写一下攻略吧,也算自己留个档。注意事项 此攻略适用于广大使用Nvidia显卡的Ubuntu用户,CentOS,RedHat,Wi
【Caffe】Caffe,CUDA,cuDNN安装指南,以及各种问题的解决方法(Ubuntu14.04)
最近在家把双系统搞定了,准备周末没事自己在家跑跑数据啥的。正好这次也把caffe的安装指南写一下。
ubuntu14.04 Nvidia 驱动和cuda安装(转)
1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 2. 安装NVIDIA驱动 2.1 准备工作 在关闭桌面管理 lightdm 的情况下安装驱动似乎可以实现Intel 核芯显卡 来显示 + NVIDIA 显卡来计算。 具体步骤如下: 1. 进入Ubuntu, 按 ctrl+al
ubuntu下安装CUDA
   经过本人三天的奋战,终于在自己机器上完成了CUDA3.0的安装,本人的安装的版本应该是普适的,可以根据自己情况对比安装。<em>cuda</em> 3.0不支持gcc 4.4或以上的版本,建议gcc 4.3或以下。  http://archive.ubuntu.com/ubuntu/pool/universe/g/gcc-4.3/提供了安装包。一般要安装五个文件: gcc-3.4-base_3.4.6-6ubuntu3_i386.deb、gcc-3
为了caffe(三)在安装完了caffe之后做python配置
为了caffe(三)在安装完了caffe之后做python配置   配置  联想笔记本G480 双显卡(intel集成显卡和N卡独立显卡GeForce610M) ubuntu14.0464位 <em>cuda</em>7.5   cudnn5.1   opencv3.0  +caffe   现在是2016年8月这个方法早晚失效        我因为看别人教程   安装过程中各个版本问题兼职要吐了  记录一
关于CUDA两种API:Runtime API 和 Driver API
CUDA 目前有两种不同的 API:Runtime API 和 Driver API,两种 API 各有其适用的范围。高级API(<em>cuda</em>_runtime.h)是一种C++风格的接口,构建于低级API之上。由于 runtime API 较容易使用,一开始我们会以 runetime API 为主;
对于“cudaCheckError() failed : invalid device function”错误的解决方法
我的问题出现在训练faster_rcnn的时候,后来经过在网上寻找解决方案,找到的原因是gpu的计算能力与配置的不符 解决方法: 在make.sh里面 nvcc -c -o roi_pooling.cu.o roi_pooling_kernel.cu \ -D GOOGLE_CUDA=1 -x cu -Xcompiler -fPIC -arch=sm_52 有这样一句代码,我们...
cuda配置出现如下问题
对一个自动生成的工程进行调试时出现如下问题: 1>------ 已启动全部重新生成: 项目: CUDAWinApp4, 配置: Debug Win32 ------ 1>正在删除项目“CUDAWinA
CUDA Samples: 获取设备属性信息
CUDA Samples: 获取设备属性信息
CUDA学习,查看device性能参数
参考:<em>cuda</em> by example.
cuda初始化代码
#include #include bool CUDA_initial(void){ int i; int device_count; if( <em>cuda</em>GetDeviceCount(&device_count) ) {  printf(" There is zero device beyond 1.0/n");   return false; } else   printf("There is
windows下tensorflow CUDA_ERROR_ILLEGAL_ADDRESS解决办法
最近在使用<em>tensorflow</em>的时候出现了以下所示的bug:2017-11-08 12:24:52.838039: E <em>tensorflow</em>/stream_executor/<em>cuda</em>/<em>cuda</em>_<em>driver</em>.cc:1080] failed to synchronize the stop event: CUDA_ERROR_ILLEGAL_ADDRESS 2017-11-08 12:24:52.83...
Error polling for event status: failed to query event: CUDA ERROR ILLEGAL INSTRUCTION
<em>tensorflow</em> 运行下面代码出现问题: from <em>tensorflow</em>.contrib.image import rotate ...... angle = tf.random_uniform(shape=(1,), minval=-30, maxval=30) image = rotate(image, angle) 解决:改为在cpu中运行 with tf.device('...
ubuntu16.04 +tensorflow1.4安装 + 运行问题解决
ubuntu16.04 +<em>tensorflow</em>1.4安装 1、下载anaconda最新版,并安装: bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh 安装完成后输入:source ~/.bashrc.环境配置生效。 2、安装<em>tensorflow</em>环境以及<em>tensorflow</em>软件 conda create -n <em>tensorflow</em> python=3.5 s
Arch Linux TensorFlow安装
<em>tensorflow</em>暂时不直接支持Python3.7,但arch会安装最新版本的Python。有两种解决方案: 1、使用downgrade安装Python3.6 会出现依赖问题,可以先使用 pacman -Rdd命令卸载后再安装Python3.6。安装后会影响vim的正常运行,需要重新编译安装。 安装nvidia驱动 sudo pacman -S nvidia <em>tensorflow</em> 1...
CUDA编程入门
这段时间以来都在学习CUDA方面的知识,也积极上论坛看帖回帖。 自己做了个小小总结,也希望对大家的学习有一定的帮助。 文章在我的博客 http://blog.csdn.net/alfacuton/ar
虚拟环境中用Anaconda安装显卡CUDA驱动与CUDA运行版本匹配
问题:运行程序时<em>报错</em> InternalError: <em>cuda</em>GetDevice() <em>failed.</em> Status: CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is <em>insufficien</em>t for CUDA runtime <em>version</em>,描述了显卡驱动与CUDA版本不匹配的问题。 目的:解决版本不匹配的问题。 参考:https://blog.csdn.net/weixin_36474809/a...
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Dst tensor is not initialized.
网络使用GPU训练时,一般当GPU显存被占满的时候会出现这个错误。
GPU服务器笔记 报错tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Dst tensor is not initialized.
今天GPU服务器跑<em>tensorflow</em>做后端跑keras程序的时候,<em>报错</em>:<em>tensorflow</em>.python.framework.errors_impl.InternalError: Dst tensor is not initialized. 后来发现这是因为GPU的内存不够了。查看空闲GPU nvidia-smi 查看空闲的GPU,换一个就可以跑了。 ...
TensorFlow入门
uda与<em>tensorflow</em>安装 按以往经验,<em>tensorflow</em>安装一条pip命令就可以解决,前提是有fq工具,没有的话去找找墙内别人分享的地址。而坑多在安装支持gpu,需预先安装英伟达的<em>cuda</em>,这里坑比较多,推荐使用ubuntu deb的安装方式来安装<em>cuda</em>,run.sh的方式总感觉有很多问题,<em>cuda</em>的安装具体可以参考。 注意链接里面的<em>tensorflow</em>版本是以前的,tensorfl
新手小白运行py代码时,我遇到问题:tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session
<em>tensorflow</em>.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session. 转载地址:https://blog.csdn.net/pursuit_zhangyu/article/details/80582544
TensorFlow 初学者在使用过程中可能遇到的问题及解决办法
TensorFlow是什么  官方的定义–TensorFlow是一个使用数据流图来进行数值计算的开源软件库。简单来说,TensorFlow是Google开源的深度学习框架。 TensorFlow初学者在使用过程中可能遇到的问题及解决办法 1.出现的问题: <em>tensorflow</em>.python.framework.errors.FailedPreconditionError: Attem
Cuda 在windows上的配置问题
新手小白拿到实验室电脑,电脑为曙光天阔W580I-G10,有四个tesla c2075,现在装了win10-64bit、<em>cuda</em>7.5驱动、VS2013 显卡驱动装的354.7 tesla驱动,但是c
6.1 Tensorflow笔记(基础篇):队列与线程
前言在Tensorflow的实际应用中,队列与线程是必不可少,主要应用于数据的加载等,不同的情况下使用不同的队列,主线程与其他线程异步进行数据的训练与读取,所以队列与线程的知识也是Tensorflow必须要学会的重要知识 另一方面,Tensorflow作为符号编程框架,在构图后,加载数据有三种方式,预加载与填充数据都存在,数据量大消耗内存等情况的出现.使用第三种方式文件读取避免了前两者的缺点,但是
tensorflow.python.framework.errors_impl.OutOfRangeError: FIFOQueue
Traceback (most recent call last):File &quot;/home/human-machine/Speech/deep-voice-con<em>version</em>-master/train1.py&quot;, line 90, in train(logdir='./logdir/default/train1', queue=True)File &quot;/home/human-machine/Spe...
epoch设置过小导致OutOfRangeError
欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来,用它写博客,将会带来全新的体验哦: Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl
tensorflow.python.framework.errors_impl.OutOfRangeError? GitHub上andabi/ deep-voice-conversion/ 的解决方法
Traceback (most recent call last):File &quot;/home/human-machine/Speech/deep-voice-con<em>version</em>-master/train1.py&quot;, line 90, in train(logdir='./logdir/default/train1', queue=True)File &quot;/home/human-machine/Spe...
TFRecordReader "OutOfRangeError (see above for traceback): RandomShuffleQueue '_1_shuffle_batch/rand
TFRecordReader &quot;OutOfRangeError (see above for traceback): RandomShuffleQueue '_1_shuffle_batch/random_shuffle_queue' is closed and has <em>insufficien</em>t elements (requested 1, current size 0)&quot; 问题原因总结; 1....
tensorflow_python_framework.errors_impl_OutOfRangeErrorFIFOQueue
<em>tensorflow</em>.python.framework.errors_impl.OutOfRangeError: FIFOQueue 今天遇到了这个问题 <em>tensorflow</em>.python.framework.errors_impl.OutOfRangeError: FIFOQueue '_0_input_producer' is closed and has <em>insufficien</em>t e
OutOfRangeError (see above for traceback): RandomShuffleQueue '_1_shuffle_batch/random_shuffle_queue
解决办法:将初始化部分改为sess.run(tf.group(tf.global_variables_initializers(),tf.local_variables_initializers()))
TensorFlow 基础知识笔记之队列和线程
TensorFlow 基础知识笔记之队列和线程和 TensorFlow 中的其他组件一样, 队列(queue)本身也是图中的一个节点,是一种有状态的节点,其他节点,如入队节点(enqueue)和出队节点(dequeue),可以修改它的内容。例如,入队节点可以把新元素插到队列末尾,出队节点可以把队列 前面的元素删除。环境:win7 64位 <em>tensorflow</em>1.3-gpu python3.5
OutOfRangeError : RandomShuffleQueue
https://stackoverflow.com/questions/34050071/<em>tensorflow</em>-random-shuffle-queue-is-closed-and-has-<em>insufficien</em>t-elementsOutOfRangeError (see above for traceback): RandomShuffleQueue '_1_device_0/wav_and_n...
TensorFlow实战调试中所遇问题及解决方法2
程序源码:# -*- encoding=utf-8 -*- from numpy import genfromtxt import numpy as np import random import sys import csv import <em>tensorflow</em> as tf import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import preprocess...
TensorFlow使用next_batch()读取/tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Expect 3 fi
分批次读取csv文件,如图: 源代码: import <em>tensorflow</em> as tf import numpy as np def readMyFileFormat(fileNameQueue): reader = tf.TextLineReader() key, value = reader.read(fileNameQueue) record_defa
常见的 CUDA 出错及解决方法
本文转载自: http://blog.csdn.net/chengman2009/article/details/5474141
cuda_device_functions.h:32:31: fatal error: cuda/include/cuda.h: 没有那个文件或目录
Light Head RCNN编译问题 根据https://github.com/zengarden/light_head_rcnn进行编译的过程中,在lib下运行bash make.sh,会报两个相似的错误,一个是psalign_pooling,一个是psroi_pooling。错误如下: /home/tf/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/te...
Windows下编译CAFFE+CUDA, 运行时提示status == CUDNN_STATUS_SUCCESS错误
运行caffe训练时,提示如下错误: F0122 14:42:15.990329  3128 cudnn_conv_layer.cpp:53] Check failed: <em>status</em> == CUDNN_STATUS_SUCCESS (6 vs. 0)  CUDNN_STATUS_ARCH_MISMATCH *** Check failure stack trace: ***
tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized val
bug的详细信息: <em>tensorflow</em>.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value Variable [[Node: save/SaveV2 = SaveV2[dtypes=[DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLO...
tensorflow restore的时候报错:Unable to get element from the feed as bytes.
我下的一个关于infogan的代码,https://github.com/buriburisuri/supervised_infogan 也装了它依赖的库sugartensor,训练成功以后,在利用训
【Tensorflow】报错:FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value keep_prob_7
问题描述: 定义了一个变量: keep_prob = tf.Variable(1.0 , name='keep_prob') 尝试打印它的值: print(sess.run(keep_prob)) <em>报错</em>: FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value keep_prob_7 问题解决: Tens
tensorflow由于未初始化变量所导致的错误
初始代码import pandas as pd import numpy as np import <em>tensorflow</em> as tftrain_input_data = pd.read_excel('new_data/4.12.2.xlsx',header=None,sheetname='train') train_input_data = np.array(train_input_data).ra
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我们是很有底线的