久しぶりにtensorflow-gpuを使おうとしたらエラーでできなかった時の対処メモ

参考

tensorflow-gpuとCUDAのバージョン
 TensorFlow > cuDNN v4.0のアンインストール / cuDNN v5.1のインストール
 cuDNNのバージョン確認
 [NV] How to check CUDA and cuDNN version

エラー

↓実行したらこんな感じのエラーが出てきた
tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:222] Check failed: s.ok()

対処

tensorflow-gpu、cuda、cudnnが対応したバージョンではなかったようです
対応させるために対応するバージョンをこちらで確認し, 各バージョンを直します

各バージョンの確認

・tensorflow-gpuのバージョン確認コマンド
pip list

実行結果

Package                Version  
---------------------- ---------
bleach                 1.5.0    
enum34                 1.1.6    
h5py                   2.8.0    
...
tensorflow-gpu         1.0.0

・cudaのバージョン確認コマンド
nvcc -V

実行結果

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.61

・cudnnのバージョン確認コマンド
cat /usr/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

実行結果

# define CUDNN_MAJOR      6
# define CUDNN_MINOR      0
# define CUDNN_PATCHLEVEL 21
--
# define CUDNN_VERSION    (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

# include "driver_types.h"

以上のコマンドから今

tensorflow-gpu == 1.0.0
cuda == 8.0
cudnn == 6

という状態であることがわかります
今回はtensorflowのバージョンを変えたくない場合だったので
バージョン対応表より
cudnnのバージョンを6から5.1に変えます

cudnnのバージョン変更

まず、欲しいバージョンのcudnnをダウンロードしておく
ダウンロードはこちらから
※ダウンロードにはNVIDIAのアカウントが必要になります

次にすでに入っているcudnnを削除する
sudo rm /usr/local/cuda/include/cudnn.h
ls /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

実行結果

(すでに入っているバージョンのlibとか出てくる)

sudo rm /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

削除完了！

最後に導入したいバージョンのcudnnをインストールする
最初にダウンロードしておいたcudnnがあるディレクトリに移動
cd ~/ダウンロード

インストール！
tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

実行結果

cuda/include/cudnn.h
cuda/lib64/libcudnn.so
cuda/lib64/libcudnn.so.5
cuda/lib64/libcudnn.so.5.1.3
cuda/lib64/libcudnn_static.a

なんかよくわかんないけどやるらしいやつ
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

確認
ls -l /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

以上！！！