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tensorflow-gpu使用したGPUによるCNN演算処理におけるエラーについて

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前提・実現したいこと

<環境>
Windows10, Anaconda, JupyterLab, 仮想環境, Pythohn3.5, CUDA9.0, tensorflow-gpu 1.13.1

tensorflowを用いたGPUによるCNNの演算処理が可能な状態にしたいのですが、エラーメッセージが表示されます。
CUDAのバージョンが古いのでしょうか? 対処法がわかりません。

発生している問題・エラーメッセージ

InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

該当のソースコード

# TensorFlowのインポート
import tensorflow as tf

#kerasのインポート
from tensorflow import keras

# ヘルパーライブラリのインポート
import numpy as np
#画像データのロード
from keras.datasets import cifar10

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
#データセットのラベルをone-hot表現に変換
from keras.utils import np_utils
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)
#RGB値を0~1で正規化
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0
#Alex_Netのレイヤーを構築

def Alex_Net_model():
    model = tf.keras.Sequential()

    #1st convolutional layer
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(96, 4, strides=(2, 2), padding='valid', data_format='channels_last', activation='relu', bias_initializer='ones', input_shape=(32,32,3)))
    model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=1))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(1, 1), padding='valid', data_format='channels_last'))

    #2nd convolutional layer
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(256, 4, strides=(2, 2), padding='valid', data_format='channels_last', activation='relu', bias_initializer='zeros'))
    model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=1))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='valid', data_format='channels_last'))

    #3rd~5th convolutional layer
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(384, 2, strides=(1, 1), padding='valid', data_format='channels_last', activation='relu', bias_initializer='zeros'))
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(384, 2, strides=(1, 1), padding='valid', data_format='channels_last', activation='relu', bias_initializer='ones'))
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(384, 2, strides=(1, 1), padding='valid', data_format='channels_last', activation='relu', bias_initializer='ones'))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(1, 1), padding='valid', data_format='channels_last'))


    # 6th flatten and whole junction layer
    model.add(tf.keras.layers.Flatten())
    model.add(tf.keras.layers.Dense(768))
    model.add(tf.keras.layers.Activation('relu'))
    model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))
    model.add(tf.keras.layers.Dense(768))
    model.add(tf.keras.layers.Activation('relu'))
    model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))

    #7th Softmax layer
    model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

    #損失関数とパラメータの更新方法を設定
    model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.01), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

    return model
#学習
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=3, batch_size=1000, shuffle=True, validation_split=0.25)

エラー

InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
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  • quickquip

    2019/04/09 14:02

    tensorflow のバージョンを質問に追記した方がいいかと思いました。

    キャンセル

  • Kuro3210

    2019/04/09 15:51

    バージョンの追記行いました。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

+1

https://www.tensorflow.org/install/gpu#software_requirements

TensorFlow supports CUDA 10.0 (TensorFlow >= 1.13.0)

CUDA10.0以上のようですね。

投稿

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  • 2019/04/09 21:22

    新たに仮想環境Python3.6(恐らくPython3.5での可能ですが、3.7だとkerasが非対応)を構築してCUDA10をインストールしなおしたら無事に動かすことが出来ました。

    キャンセル

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