加载NSynth权重后出现CuDNN库兼容性错误（TensorFlow 1.7.0环境）

我之前帮不少开发者踩过TensorFlow 1.x和CuDNN版本匹配的坑，结合你遇到的这个问题，给你几个靠谱的解决思路：

1. 先确认CuDNN与TensorFlow 1.7.0的版本匹配 #

TensorFlow 1.7.0对CuDNN的版本要求很严格，必须是7.0.x系列（比如7.0.5），用更高的7.1+或者更低的版本都会触发兼容性错误。

你可以快速检查当前CuDNN版本：

• Linux/macOS终端执行：

  cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
  

• Windows直接查看cuda\include\cudnn_version.h文件里的版本定义

如果版本不匹配，去NVIDIA官网下载对应7.0.x的CuDNN包，替换现有CuDNN文件即可。

2. 检查CUDA版本是否对应 #

TensorFlow 1.7.0要求的CUDA版本是9.0，如果你的CUDA是9.1/8.0等其他版本，也会间接导致CuDNN无法正常工作。

检查CUDA版本：

nvcc --version

不匹配的话需要升级或降级到CUDA 9.0，注意要和CuDNN 7.0.x配套使用。

3. 代码层面临时绕过（不想换版本时用） #

如果暂时不想折腾版本替换，可以在代码开头强制关闭CuDNN加速，虽然会降低运行速度，但能直接绕过兼容性问题。修改后的代码如下：

import tensorflow as tf

# 配置TensorFlow禁用CuDNN优化
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
config.graph_options.optimizer_options.global_jit_level = tf.OptimizerOptions.OFF
sess = tf.Session(config=config)
tf.keras.backend.set_session(sess)

from magenta.models.nsynth import utils
from magenta.models.nsynth.wavenet import fastgen

def wavenet_encode(file_path):
    # Load the model weights.
    checkpoint_path = './wavenet-ckpt/model.ckpt-200000'
    # Load and downsample the audio.
    neural_sample_rate = 16000
    audio = utils.load_audio(file_path, sample_length=400000, sr=neural_sample_rate)
    encoding = fastgen.encode(audio, checkpoint_path, len(audio))
    # 补全你原本的reshape逻辑
    encoding = encoding.reshape((1, -1, encoding.shape[-1]))
    return encoding

4. 确认NSynth权重的兼容性 #

确保你下载的是Magenta官方提供的TensorFlow 1.x兼容版NSynth权重，不要使用针对TF2.x转换后的权重包，否则也可能触发底层的CUDA/CuDNN调用错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3776458