Nvidia driver + CUDA + cudnn + anaconda + tensorflow版本兼容性 -- 解决3D object detection模型内存不足问题

目录

Part I: 问题与原因

Part II: 参考配置

Part III: 当前版本查看

Part III: 版本匹配

3.1 Nvidia driver 选择

3.2 Nvidia driver 与 CUDA匹配

3.3 CUDA 与 cudnn 与 tensorflow-gpu版本匹配

Part IV: Anaconda引起的版本问题

4.1 anaconda中cudnn版本问题：

4.2 处理方式

4.3 补充说明：在Anaconda环境中处理pip和Python命令时，请最好以绝对路径的形式运行这些命令。

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Part I: 问题与原因

最近正在利用TensorFlow构建一个基于三维物体检测的模型。遇到了在进行三维物体检测过程中内存溢出（out of memory）的问题，在网络资源及专业讨论中也未能找到现有的解决方案。经过持续近一个月的努力后终于彻底解决了这个问题。

总结下来， 主要有三方面问题：

cudnn未正确安装---首先需要检查的是 cudnn 是否支持对应的 tensorflow-gpu 版本；其次要考虑是否需要更换原有的旧版本；同时需要确认的是 cudnn 与当前使用的 cuda 版本之间是否存在兼容性问题。

tensorflow-gpu版本是否正确安装？这取决于是否与 CUDA及CuDNN版本