tensorflow——failed to create session

昨天跑程序还很溜，今天本打算再进一步，结果。。。服务器歇菜，一直提示CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

关键是服务器一直没有联网，怎么会突然就版本不匹配了呢？？？

针对一天的解决方法查找，目前只有重新下载驱动这个方法还没尝试，其他方法对我的问题来说没有效果，特总结如下，方便你们尽快解决你们的问题。

目前接触到的解决方法主要有以下四个：

1. 确定是否同时开了几个程序在运行，如果程序共用一块GPU板卡的话，会导致不能create session。
2. 查看显卡即GPU的占用率，如果占用率太大，可能的原因一个是上次跑完程序显卡没有自动释放内存，也可能是你的程序本身占用内存太大，不管是哪种原因，都可以通过kill 掉进程来释放内存。                                                                                                     具体命令为：1 nvidia-smi  2 kill -9 PID（这里的PID是通过第一条命令观察到的正在运行的进程号）
3. 需要用GPU的程序中一般会有如下命令：

   1 import os
   2 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ‘0,1‘ # 这里0,1代表我用了两块gpu
   3 ## 如果你的显卡只有一块是可用的，则将这里修改为你能用的号

    

4. 修改bashrc，将可用的GPU序号写到bashrc文件中，具体方法为：

   1 vi .bashrc
   2 （打开bashrc文件后，在最后写上下面的两句[如果是正常打开，应该像一个文档一样]）
   3 # added by tensorflow
   4 export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0"
   5 按电脑上的esc键之后，再输入：wq  此时的输入相当于在命令行输入，作用为保存文件并退出vi
   6 退出vi之后，如果想让刚保存的文件生效，则终端输入 source .bashrc ,否则需要重启电脑生效

    

5. 如果上面的方法对你也没有效果，则可能也需要重新安装驱动了

tensorflow——failed to create session

原文：https://www.cnblogs.com/zwp-28/p/11830988.html