Error después de instalar pip tensorflow-gpu con cuda 10

Quiero usar solo la versión pip de tensorflow como en la versión conda si tensorflow-gpu obtiene un código de error que se ejecuta en la CPU, lo cual no es deseable.

Después de instalar cuda 10 y cudnn para ubuntu 18.0.4 cuando importo tensorflow, aparece el siguiente error.

PS: Limpié todo lo relacionado con cuda y Nvidia y luego instalé el nuevo Cuda 10.

Python 3.6.7 | Anaconda personalizado (64 bits) | (predeterminado, 23 de octubre de 2018, 19:16:44) [GCC 7.3.0] en linux Escriba “ayuda”, “derechos de autor”, “créditos” o “licencia” para obtener más información.

>>> importar tensorflow

Seguimiento (última llamada más reciente): Archivo “/home/purav/anaconda3/envs/purav/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py”, línea 58, desde tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal importar * Archivo “/home/purav/anaconda3/envs/purav/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py”, línea 28, en _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper () File “/ home / purav / anaconda3 / envs / purav / lib / python3.6 / site-packages / tensorflow / python / pywrap_tensorflow_internal.py “, línea 24, en swig_import_helper _mod = imp.load_module (‘_ pywrap_tensorflow_internal’, fp, pathname, etc.) /purav/anaconda3/envs/purav/lib/python3.6/imp.py “, línea 243, en load_module return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo) Archivo” / home / purav / anaconda3 / envs / purav / lib / python3 .6 / imp.py “, línea 343, en load_dynamic return _load (spec) ImportError: libcublas.so.9.0: no se puede abrir el archivo de objeto compartido: no existe tal archivo o directorio

Durante el manejo de la excepción anterior, ocurrió otra excepción:

Seguimiento (última llamada más reciente): Archivo “”, línea 1, en Archivo “/home/purav/anaconda3/envs/purav/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/ init .py”, línea 24, en desde tensorflow.python importar pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import File “/home/purav/anaconda3/envs/purav/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ init .py”, línea 49, en desde tensorflow.python importe el archivo pywrap_tensorflow “/home/purav/anaconda3/envs/purav/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py”, línea 74, en aumento ImportError (msg) ImportError: Traceback (última llamada más reciente): Archivo “/home/purav/anaconda3/envs/purav/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py”, línea 58, desde tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import * Archivo “/home/purav/anaconda3/envs/purav/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py”, línea 28, en _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper () Archivo “/ home / purav / /envs/purav/lib/python3.6/sit e-packages / tensorflow / python / pywrap_tensorflow_internal.py “, línea 24, en swig_import_helper _mod = imp.load_module (‘_ pywrap_tensorflow_internal / quad / tav / purav / descripción / archivo / nombre de archivo / home / purav / anaconda3 / enviado por / quf / et / vt / et / vt / purav / anta / archivo / purav / antafas / purav / anta / archivo / purav / anta / etiqueta / purav / anta .6 / imp.py “, línea 243, en load_module return load_dynamic (nombre, nombre de archivo, archivo) Archivo” /home/purav/anaconda3/envs/purav/lib/python3.6/imp.py “, línea 343, en load_dynamic return _load (spec) ImportError: libcublas.so.9.0: no se puede abrir el archivo de objeto compartido: no existe tal archivo o directorio
ImportError: libcublas.so.9.0: no se puede abrir el archivo de objeto compartido: no existe tal archivo o directorio

No sé por qué este error está ahí. No tengo cuda verison 9

La versión estable actual de tensorflow-gpu disponible a través de pip es v1.12 que se construye contra CUDA 9.0. Si observa el número de problema 22706 del repository de github tensorflow, se espera que los binarios oficiales de tensorflow-gpu v1.13 se construyan contra CUDA 10.

A partir del 23 de enero de 2019, se ha lanzado la versión rc0 de tensorflow-gpu v1.13 que se ha creado contra CUDA 10. Se puede instalar usando pip especificando la versión de la siguiente manera:

pip instalar tensorflow-gpu == 1.13.0rc0

Como CUDA 9 ha sido reemplazado con CUDA 10 en su sistema, el código tensorflow-gpu predeterminado está fallando porque es la versión 1.12 y espera que los binarios de CUDA 9 estén presentes en el sistema. Por lo tanto, actualmente, si desea utilizar tensorflow con CUDA 10, la solución más rápida es actualizar su versión de tensorflow como se especificó anteriormente.

El problema es que no has cumplido completamente con los requisitos de la GPU TensorFlow.
La lista completa está aquí en el sitio web de TF.

La causa principal de su error parece ser que no tiene bien configurado el kit de herramientas CUDA 9.0 con el SDK de cuDNN. Tenga en cuenta que necesita una versión mayor o igual a 7.2 y agregarla a la ruta de su sistema.

Estoy ejecutando python 3.7 y pude instalar tensorflow con cuda 10 ejecutando:

  pip install --no-cache-dir https://github.com/evdcush/TensorFlow-wheels/releases/download/tf-1.12.0-py37-gpu-10.0/tensorflow-1.12.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl