tensorflow报错: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficien

weixin_42591554 2019-01-12 08:34:36



报错:tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version我的tensorflow版本是1.12 NVIDIA版本是376.54 cuda版本是8.0 我想请问究竟是哪里有错误
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夏天的风9527 2020-03-20
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按下面放置语句,不要把GPU的参数设置放在程序的老后面了,就可以了,我也是摸索了很久才发现的,对于我是有用的

with tf.Graph().as_default():
# Start running operations on the Graph.能够在GPU上分配的最大内存
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=args.gpu_memory_fraction)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options, log_device_placement=False))
gaarazh 2019-07-29
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conda install 默认安装的是tensorflow的最新版,但是由于cuda驱动不支持最新版的tensorflow,所以会出现这种情况,推荐安装tensorflow的1.12.0或更旧的版本:conda install tensorflow=1.12.0。
YaquePeng 2019-01-17
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你查一下你的显卡,驱动,cuda cudnn tensorflow Python的版本,发一下,或者看看关系对不对
weixin_43899123 2019-01-14
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同意上楼的说法,你这应该是CUDA驱动版本不满足CUDA运行版本,更新一下驱动吧。
cntiger 2019-01-13
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cuda 驱动版本太低了。更新一下显卡驱动。
内容概要:本文系统研究了基于交替方向乘子法(ADMM)的多主体综合能源系统分布式协同优化方法,旨在实现多个能源主体之间的高效、隐私保护的能量协同管理。通过建立各主体的局部优化模型,并引入一致性约束条件,利用ADMM算法将集中式优化问题分解为多个分布式子问题进行迭代求解,从而在保证各主体数据隐私的同时达成全局协同优化目标。研究涵盖了模型构建、算法实现、收敛性分析及数值仿真全过程,并提供了完整的Matlab代码实现,有效复现了相关学术成果,具有较强的可验证性与可拓展性。; 适合人群:具备一定数学建模能力与优化理论基础,熟悉Matlab编程,从事综合能源系统、分布式优化算法、电力系统调度等相关方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握ADMM算法在多主体能源系统协同优化中的建模与实现方法;② 构建支持隐私保护的分布式能源调度系统;③ 利用开源代码开展算法改进、性能测试或应用于实际系统的二次开发与科研论文复现; 阅读建议:建议结合凸优化与分布式计算的基础知识,深入理解增广拉格朗日函数构造、对偶更新与收敛判据的设计原理,在代码调试过程中重点关注惩罚参数选取、变量分裂策略及通信机制的实现细节,以全面掌握算法的核心机制与工程应用要点。

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