在GeForce RTX 3090下运行Tensorflow2

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概述

相信大家看这篇文章时候,肯定被3090下对tensorflow2的兼容性头疼。
下面会分析原因,且给出方案。

问题复现
Tensorflow版本cuda版本cudnn版本错误
2.3.010.17.6failed to run cuBLAS routine: CUBLAS_STATUS_NOT_SUPPORTED
原因

GeForce RTX 3090 的 computeCapability已经是 8.6。
但是CUDA10.2已经以下的版本全都不支持computeCapability 8.*的。

解决方案

自己摸索了很久,有以下解决方案。

方案一
Tensorflow版本cuda版本cudnn版本驱动操作系统
tf-nightly-gpu 2.4.0-dev20201016 或者 tensorflow 2.4.0rc011.0.2288.0.3.33455.23.05Linux zebiao-pc 5.4.0-52-generic #57~18.04.1-Ubuntu SMP Thu Oct 15 14:04:49 UTC 2020 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

版本有点出入没有关系。但是cuda不要是10.1, 10.2 或者 11.1。
cudnn一定要8.* 。
Tensorflow 刚发布新版本2.4.0-rc0了,可以执行
pip install tensorflow==2.4.0rc0

方案二

考虑到可能大家的代码不一定是 Tensorflow 2.4.0能兼容。
这里提供另一个方案。
方案流程在官网有。
https://www.tensorflow.org/install/source
记得 git checkout 你代码合适的tensorlfow版本。
cuda、 cudnn、 驱动的版本看方案一。
然后编译新的tensorlfow 应该就能运行了。

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