2017-06-23 8 views
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Python 3.5を使用してWindows用のテンソルフロー(GPU)をインストールしようとしていますが、テンソルフローパッケージをインポートしようとするとエラーが発生します。Tensorflow windowsエラー

I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:119] Couldn't open CUDA library cublas64_80.dll 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_blas.cc:2294] Unable to load cuBLAS DSO. 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:119] Couldn't open CUDA library cudnn64_5.dll 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:3459] Unable to load cuDNN DSO 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:119] Couldn't open CUDA library cufft64_80.dll 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_fft.cc:344] Unable to load cuFFT DSO. 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library nvcuda.dll locally 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:119] Couldn't open CUDA library curand64_80.dll 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_rng.cc:338] Unable to load cuRAND DSO. 

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CUDAツールキットのインストール手順に従っていますか?指示hereへのリンクを見つけることができます。

あなたは、このガイドで説明 メカニズムのいずれかを使用して、GPUのサポートとTensorFlowをインストールする場合は、GPUのサポート

でTensorFlowを実行するための要件は、次のNVIDIAソフトウェア は、システムにインストールする必要があります。

CUDA®ツールキット8.0。詳細は、NVIDIAのドキュメント

NVIDIAのマニュアルに記載されているように、%PATH%環境の 変数に関連するCudaパス名を追加してください。

NVIDIAドライバ は、CUDA Toolkit 8.0に関連付けられています。 cuDNN v5.1。詳細は、 NVIDIAのドキュメントを参照してください。 cuDNNは通常、他のCUDA DLLと異なる場所に にインストールされています。

cuDNN DLLをインストールしたディレクトリ を、%PATH%環境の 変数に追加してください。 CUDA Compute Capability 3.0以上のGPUカードサポートされているGPUカードのリストについては、 NVIDIAのドキュメントを参照してください。

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ええ、互換性にエラーがありました。助けてくれてありがとう :) –

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