TensorFlow创建会话失败报错求助：CUDA驱动版本不足

Hey there! Let's break down what's going on here and fix that error.

核心问题分析 #

你看到的关键错误是：

E tensorflow/core/common_runtime/direct_session.cc:167] Internal: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

这是因为TensorFlow 1.7.0和你当前的CUDA版本不匹配。官方明确要求TensorFlow 1.7.0需要搭配CUDA 9.0（以及对应的CuDNN 7.0），但你现在用的是CUDA 8.0，导致CUDA runtime（工具包）和驱动版本的要求冲突了。

具体解决步骤 #

• 第一步：确认版本对应关系
  TensorFlow 1.7.0的依赖要求：

  • CUDA Toolkit 9.0
  • CuDNN v7.0
  • NVIDIA驱动版本至少384.x（因为CUDA 9.0需要这个最低驱动版本）

• 第二步：升级CUDA Toolkit到9.0
  先卸载现有的CUDA 8.0：

  sudo apt-get purge nvidia-cuda*  # Debian/Ubuntu系统适用
  # 或者使用CUDA自带卸载脚本
  sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
  

  然后下载并安装和你操作系统匹配的CUDA 9.0版本，安装时注意不要覆盖已有的符合版本要求的NVIDIA驱动。

• 第三步：安装对应版本的CuDNN 7.0
  下载适配CUDA 9.0的CuDNN压缩包，解压后将文件复制到CUDA安装目录：

  tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
  sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-9.0/include
  sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64
  sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn*
  

• 第四步：配置环境变量
  编辑你的shell配置文件（比如~/.bashrc或~/.zshrc），添加以下内容让系统指向CUDA 9.0：

  export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
  export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
  

  执行命令让配置生效：

  source ~/.bashrc
  

• 第五步：重新测试代码
  再次运行你的test.py，应该就能正常创建Session了。

补充说明 #

你尝试指定GPU没用，是因为这个问题根本不是GPU选择的问题，而是整个CUDA环境和TensorFlow版本不兼容。同事能正常运行，说明他们的环境完全符合TensorFlow 1.7.0的依赖要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jo_