关于 tensorflow-gpu 中 CUDA 和 CuDNN 版本适配问题

问题

　　今天在使用 tensorflow-yolov3 的时候，发现报错

Loaded runtime CuDNN library: 7.1.4 but source was compiled with: 7.2.1. CuDNN library major and minor version needs to match or have higher minor version in case of 
CuDNN 7.0 or later version.

emmmmmm。。。看了下，好像说是CuDNN的版本有点低，说是源文件是用 CuDNN 7.2.1 版本编译的，而咱们使用的是版本 7.1.4，这可能跟咱们安装的 tensorflow-gpu 的版本有关

解决方法

我到 stackoverflow 上查找了相关错误，发现大体有两种解决思路

1.下降tensorflow-gpu的版本

这个方法我是在这篇博客上看到的，我没去尝试，我本身使用的是方法二。

2.替换CuDNN的版本

去英伟达官网上下载7.2.1版本之后的与本机安装的 CUDA 版本适配的 CUDNN ，我下的是如今最新版的 7.4.1 的版本

替换好以后再次运行以前的代码，发现运行成功。

3.从源代码本身从新构建

感受有点高端。。没去试，仍是本身太菜了，能简单解决就简单解决吧 orz。。。

CUDA版本问题

感受这个也须要题一题，上次我把台式机装成双系统以后，在 linux 环境下配置 CUDA ，跟我以前一篇博客的流程差很少，结果运行就是错误，后来查了才发现我装的是 CUDA10.0，而 tensorflow-gpu 并不支持 CUDA10.0，只支持 8.0 和 9.0 的版本。。。。简直了

这里附上 tensorflow 官网上给出的 tensorflow-gpu 对应的 CUDA 版本

Linux

macOS

Windows

 

　　但愿以上内容能帮助到你