はじめに

Anaconda環境下において
TensorflowにGPUを認識させる場合に下記のようなエラーが発生。
その解決手順を記載。

# check device using tensorflow.
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

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

解決概要

CUDAのデバイスドライバーのバージョンとTensorflow-gpuバージョンが一致していないことが原因である場合が多いと思われる。

初めに、nvidia-smiコマンドを利用しCUDAのデバイスドライバーのバージョン、及び、CUDAのバージョンを確認

nvidia-smiが動かない場合は下記を参照
公式　https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#abstract
Qiita　https://qiita.com/protocol1964/items/19de3d1e27306f80d06d

上図ではCUDA Version: 10.0であることが分かる。

次に下記から対応するTensorflow-gpuバージョンを確認
https://www.tensorflow.org/install/source?hl=ja

CUDA 10.0に対応するTensorflowバージョンは
1.13.1以上だとわかる。

Tensorflowバージョンが分かれば、インストールし直すだけだが、まず、既にインストールしてしまっているTensorflow関連のライブラリを削除する。

conda remove cudnn tensorflow tensorflow-base tensorflow-estimator tensorflow-gpu

次にtensorflow gpuをインストールし直す。

conda install -c anaconda tensorflow-gpu=2.0.0

最後に下記コードでGPUが認識されていれば完了

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()