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#x1f517;从源代码构建 | TensorFlow
报错#xff1a;Could not load dynamic library ‘cupti64_110.dll’; dlerror: cupti64_110.dll not found 是因为我电脑中的 cuda 版本以前是 10#xff0c;现在是 11.4 #xff0c;所以需要安装对应版本的 cudatoolk…版本匹配
从源代码构建 | TensorFlow
报错Could not load dynamic library ‘cupti64_110.dll’; dlerror: cupti64_110.dll not found 是因为我电脑中的 cuda 版本以前是 10现在是 11.4 所以需要安装对应版本的 cudatoolkit
解决方法在 anaconda 对应的环境下 pip install
conda install cudatoolkit11.0我这里的环境名是 tf 切换到不同容器环境是 conda activate tf 或者 conda activate base。从而可以看到模块成功加载。 CUDA 降级
我电脑里本来是 11.4 这和 tensorflow 2.4.0 不匹配所以需要降至 11.0
NVIDIA CUDA Toolkit 11.0 Downloads
报错找不到 cudnn64_8.dll
将 cudnn bin 目录文件下的几个文件粘贴到 …\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin应文件夹下即可。 NVIDIA cuDNN Archive
选择匹配对应 cuda 版本的我是 11.0 一定要版本匹配 显存较小需要设置按需增长的显存分配
gpus tf.config.experimental.list_physical_devices(device_typeGPU)for gpu in gpus:tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)GPU 显存不足
是因为数据量太大类型太多我这里 1650 的显存是 4G。
解决方法
使用较少的数据量、识别的种类减少。换显存更大 的显卡。
