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Tensorflow 1.4查找libcudn.so.6而不是libcudnn.so.8

TensorFlow是一个开源的机器学习框架,用于构建和训练各种机器学习模型。它支持深度学习和神经网络等领域的应用。在TensorFlow 1.4版本中,出现了一个问题,即在查找CUDA深度神经网络库(cuDNN)时,错误地查找了libcudn.so.6而不是正确的libcudnn.so.8。

cuDNN是一个用于深度神经网络的GPU加速库,它提供了高性能的实现,可以加速TensorFlow等框架中的深度学习任务。在TensorFlow中,cuDNN通常用于加速卷积神经网络(CNN)等模型的训练和推断过程。

在TensorFlow 1.4中出现的问题可能是由于版本不匹配导致的。libcudnn.so.6是cuDNN 6.x版本的库文件,而libcudnn.so.8是cuDNN 8.x版本的库文件。因此,当TensorFlow 1.4在查找cuDNN库时,错误地查找了旧版本的库文件。

为了解决这个问题,可以尝试以下几个步骤:

  1. 确认CUDA和cuDNN的版本:首先,确保已正确安装了CUDA和cuDNN,并且版本与TensorFlow 1.4兼容。可以通过查看官方文档或相应的安装指南来获取正确的版本信息。
  2. 检查库文件路径:确认libcudnn.so.8的正确路径,并确保该路径已添加到系统的库文件搜索路径中。可以通过设置LD_LIBRARY_PATH环境变量或使用ldconfig命令来实现。
  3. 更新TensorFlow:考虑升级到较新版本的TensorFlow,以解决可能存在的兼容性问题。最新版本的TensorFlow通常会修复旧版本中的错误和问题。
  4. 检查依赖项:确保系统中的所有依赖项都已正确安装,并且与TensorFlow 1.4兼容。这包括CUDA、cuDNN以及其他可能需要的库和驱动程序。

腾讯云提供了一系列与人工智能和深度学习相关的产品和服务,可以用于构建和部署TensorFlow模型。其中,推荐的产品是腾讯云AI引擎(https://cloud.tencent.com/product/aiengine),它提供了强大的AI计算能力和丰富的AI开发工具,可以帮助开发者快速构建和部署机器学习模型。

请注意,本答案中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商,以遵守问题要求。

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