Запуск примера Keras MNIST в Ubuntu 18.04 — ошибка графического процессора

Я запускал следующий код кода Keras/TensorFlow после настройки Anaconda 2018.12 в Ubuntu 18.04. У меня драйвер Nvidia 390.116 и графический процессор GTX 1070. Однако, когда я пытаюсь запустить этот простой пример MNIST

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)

Я получаю трассировку, указывающую на недостаточно новый драйвер NVidia. Вся трассировка длинная, но я думаю, что ключевая строка

Файл "/home/christopher/anaconda3/envs/tensorflow_gpuenv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", строка 676, в init self._session = tf_session.TF_NewSessionRef(self._graph._c_graph, opts) tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: ошибка cudaGetDevice(). Статус: версия драйвера CUDA недостаточна для версии среды выполнения CUDA

Кажется, это не имеет смысла, так как это самый последний доступный драйвер для Ubuntu 18.04. Это не дубликат предыдущей проблемы с недостаточным драйвером, потому что я использую драйвер Nvidia 390.116.


ubuntu-18.04 python tensorflow tf.keras cuda
person cmillsap    schedule 16.03.2019    source источник
comment
Какую версию tensorflow вы используете?   -  person Alexander Ejbekov    schedule 17.03.2019
comment
Возможный дубликат Ubuntu 16.04, CUDA 8 — версия драйвера CUDA недостаточна для версии среды выполнения CUDA   -  person desertnaut    schedule 17.03.2019
comment
Версия Tensorflow — 1.12.0.   -  person cmillsap    schedule 17.03.2019
comment
Я не чувствую себя вправе отвечать официально, но похоже, что TF не нужны новейшие драйверы. Мне повезло создать виртуальную среду для tensorflow с помощью conda, которая была самосогласованной без необходимости откатывать драйверы в системе в соответствии с инструкциями здесь: pugetsystems.com/labs/hpc/< /а>   -  person Mastiff    schedule 17.03.2019

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Я решил это, просмотрев статью о pugetsystems, упомянутую выше. Однако очистка старого драйвера и установка предложенного драйвера из этой статьи у меня не сработали. Однако после очистки исходного драйвера Nvidia (390.116), переключения на Nouveau, перезагрузки и установки драйвера Nvidia 415.27 с помощью страницы свойств «Дополнительные драйверы» в приложении «Программное обеспечение и источники» я смог успешно запустить пример кода.

person cmillsap    schedule 18.03.2019