安装TensorFlow 2.0.0以后,运行出现了下面的错误:

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

这是由于CUDA驱动版本不满足CUDA运行版本造成的,之前为了安装TensorFlow 2.0.0,升级了CUDA运行版本到CUDA 10.0,但是CUDA驱动版本并没有升级,从而造成了这个错误.CUDA驱动版本和CUDA运行版本应该满足下面这张表的要求(https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html):

SRE实战 互联网时代守护先锋,助力企业售后服务体系运筹帷幄!一键直达领取阿里云限量特价优惠。

InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 人工智能 第1张

运行nvidia-smi后,发现CUDA驱动版本是385.54,不满足上面的要求.

InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 人工智能 第2张

于是直接用Windows8.1的设备管理器,用自动搜索更新的驱动程序软件升级CUDA驱动版本:

InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 人工智能 第3张

InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 人工智能 第4张

InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 人工智能 第5张

升级结束以后,再运行nvidia-smi,显示CUDA驱动版本已经升级到了416.34,此时运行TensorFlow 2.0.0,就不会出现上面的错误了.

InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 人工智能 第6张

扫码关注我们
微信号:SRE实战
拒绝背锅 运筹帷幄