ディープラーニング用にインストールするCUDA、CUDnn、Nvidiaのバージョンはどれですか？
これらは、NVIDIA GPUの私の仕様です。 CUDA 9.1をインストールしようとしましたが、「お使いのデバイスはCUDAバージョンには古すぎます」と表示されます。下位バージョンのCUDAをインストールしようとしましたが、theanoをインポートすると「利用可能なCUDAデバイスがありません」と表示されます。
Geforce 820M GPUのCUDA機能は2.1です（ Intel geforce gpu list この機能はCUDA 9.0+には低すぎますが、 CUDA 8.0をサポートします を参照してください。バージョン：Nvidia cudnnには独自の要件があります：リンク上 cuDNNインストールガイド 最初の2.1要件の箇条書き：
2.1 * A GPU of compute capability 3.0 or higher. To understand the compute capability of the GPU on your system, see: CUDA GPUs. Also see the cuDNN Support Matrix.
したがって、機能2.1の820M GPUは、提供されている最も古いcuDNNでさえ実行するには不十分です（詳細については、上記のリンクのcuDNNサポートマトリックスを参照してください）。これにより、cuDNNに依存するものも実行できなくなります（TensorFlowやTheranoなど）。
GPUはCUDAをサポートしていません。
ここには、GPUアーキテクチャとドライバーバージョンの2つの主要な変数が関係しています。エラーメッセージを見ると、GPUアーキテクチャに問題がある可能性があります。 GPUは、CUDAをサポートしないか、CUDAコアを持たない古いアーキテクチャを使用して製造されている可能性があります。
GPUアーキテクチャに関しては、オンラインドキュメントの一部（参照： https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/Installation-（version-2.0）#prerequisites ） 、NVIDIAは、Fermiより新しいアーキテクチャのGPUをサポートすることを指定しています。これはすぐにCUDAの最小バージョンに変換されないかもしれませんが、これはサポートされる最小GPUバージョンがKeplerアーキテクチャのものであることを示唆するかもしれません。
Keplerアーキテクチャで構築されたNVIDIAグラフィックスカードモデルのリスト、または理論的には、この記事のCUDAをサポートする必要があります： http://tech.amikelive.com/node-685/list-of-nvidia-desktop -graphics-card-models-for-building-deep-learning-ai-system /
提供されたGPU情報を見ると、グラフィックカードモデルはGeForce 820Mです。このモデルのGPUコード名はGF117です。このモデルは、Fermiアーキテクチャで構築されています。したがって、GPUはCUDAをサポートしていないことが予想されます。