Конфигурация компиляции cudnn в TensorFlow

Question

Ubuntu 14.04, CUDA Version 7.5.18, ночная сборка тензорного потока

Пока работает tf.nn.max_pool() При работе в tenorflow я получил следующую ошибку:

E tenorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:286] Загруженная библиотека cudnn: 5005, но исходный код был скомпилирован для 4007. Если используется двоичная установка, обновите свою библиотеку cudnn, чтобы она соответствовала. При сборке из исходных кодов убедитесь, что загруженная библиотека соответствует версии, указанной вами при настройке компиляции.

W tenorflow/stream_executor/stream.cc:577] пытается выполнить операцию DNN с помощью StreamExecutor без поддержки DNN

Traceback (последний вызов был последним):

...

Как мне указать мою версию cudnn в конфигурации компиляции tenorflow?

Answer 1

Перейдите в каталог исходного кода TensorFlow, затем выполните файл конфигурации: /.configure,

Вот пример из документации TensorFlow:

$ ./configure
Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]:
Do you wish to build TensorFlow with GPU support? [y/N] y
GPU support will be enabled for TensorFlow

Please specify which gcc nvcc should use as the host compiler. [Default is
/usr/bin/gcc]: /usr/bin/gcc-4.9

Please specify the Cuda SDK version you want to use, e.g. 7.0. [Leave
empty to use system default]: 7.5

Please specify the location where CUDA 7.5 toolkit is installed. Refer to
README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda

Please specify the Cudnn version you want to use. [Leave empty to use system
default]: 4.0.4

Please specify the location where the cuDNN 4.0.4 library is installed. Refer to
README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cudnn-r4-rc/

Please specify a list of comma-separated Cuda compute capabilities you want to
build with. You can find the compute capability of your device at:
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus.
Please note that each additional compute capability significantly increases your
build time and binary size. [Default is: \"3.5,5.2\"]: 3.5

Setting up Cuda include
Setting up Cuda lib64
Setting up Cuda bin
Setting up Cuda nvvm
Setting up CUPTI include
Setting up CUPTI lib64
Configuration finished

Answer 2

Добавление моих 2 центов: в моем случае (TF0.12.1, установлен на anaconda из pipбез sudo права доступа) CuDNNv5 был установлен, но не был по умолчанию.

установка export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/lib/cuda-8.0/lib64:/usr/local/lib/cudann5/lib64/" решил проблему

Answer 3

Похоже, у вас установлен Cudnn 5. Вы должны установить его при запуске ./configure

Please specify the Cudnn version you want to use. [Leave empty to use system
default]: 5

Answer 4

Я также сталкиваюсь с этой несовместимой проблемой:

Loaded runtime CuDNN library: 5005 (compatibility version 5000) but source wascompiled with 5110 (compatibility version 5100).  If using a binary install, upgrade your CuDNNlibrary to match.  If building fromsources, make sure the library loaded at runtime matches a compatible versionspecified during compile configuration.

Поэтому я загружаю CuDNN 5.1(совместимый с CUDA8.0) и заменяю 5.0 на него, тогда все идет хорошо.

ВНИМАНИЕ: CuDNN от nvidia недоступен, но вы можете найти его в чужой папке.