python中安装tensorflow的gpu版本时,pip会检查tensorflow依赖的其他的包,如果依赖的包没有安装,则会先安装最新版本的依赖包,最终导致gpu驱动版本和cuda运行时版本不匹配。
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version. CUDA驱动版本与运行版本不匹配。 1. 首先看linux中GPU的驱动版本 $ nvidia-smi nvidia-smi输出 可以看到驱动版本是396.44。 2. 查看cuda运行版本 查看cuda 版本: $ cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn 版本:$ cat /usr/local/cuda/incl...
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version,翻译过来就是CUDA的驱动程序版本跟CUDA的运行时版本不匹配! 1.CUDA driver version(驱动版本):就是NVIDIA GPU的驱动程序版本; 查看命令:nvidia-smi 我们看到我的GPU的驱动程序版本是:384.81 2.CUDA runtime version(运行时版本):是在python中安装的cud...
1.把cuda和tensorflow-gpu降级成下属版本即可; 2.升级nvidia driver 至和 cudatoolkit匹配的版本 具体nvidia driver匹配哪个版本 cudatoolkit 可以在nvidia官网查到https://www.nvidia.com/Download/Find.aspx?lang=en-us,这里我更倾向于第2种方式,升级1个比降两个更容易嘛,所以去官网查看对应显卡的当前版本号,我...
2,CUDA Runtime Version是你自己在系统上安装的cuda版本,是你跑深度学习模型或其它程序调用的cuda版本,执行nvcc -V可以查看(前提是你正确安装了cuda并将cuda加入了环境变量),例如我的: 综上所述:CUDA Driver Version和CUDA Runtime Version的版本不必非要一致,但CUDA Runtime Version要<=CUDA Driver Version。
【摘要】 详解 'CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version'当你在使用CUDA运行时时,有时可能会遇到这样的错误消息:'CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version'。这个错误消息表示CUDA运行时版本要求的CUDA驱动程序版本太低,无法满足要求。... ...
安装CUDA坑:CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version,本地安装TensorFlow,运行报错,根据网上提示,这个是因为nvdia与cuda版本不兼容我本地显卡是GTX750Ti,下载了NVIDIA-Linux-x86_64-430.64.run,禁用nouveau驱动。安装显卡驱动即可。 参考:
CUDA runtime version 10.2 is insufficient for CUDA driver version 440.33 ``` 这时,我们需要升级 CUDA Driver 到对应版本,或者降低 CUDA Runtime 版本来与已安装的 CUDA Driver 版本匹配。 3. 如果需要在同一系统上使用多个 CUDA 版本,可以选择手动安装相应版本的 CUDA Driver 和 CUDA Runtime。在这种情况下,...
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 1. 2. 错误原因: CUDA版本与驱动版本不匹配 解决办法: 安装当前驱动支持的CUDA版本。 1. 2. 3. 4. 5. 2.2 重要说明 CUDA与显卡驱动没有对应关系,更新显卡驱动到最新版本即可,显卡驱动下载地址。