如何在 python 虚拟环境中安装 cudnn 和 cuda 工具包？答案

【问题标题】：How to install cudnn and cuda toolkit in a python virtual environment?如何在 python 虚拟环境中安装 cudnn 和 cuda 工具包？
【发布时间】：2022-10-15 18:10:50
【问题描述】：

我在当前工作目录中创建了一个 python 虚拟环境。它安装了 cuda-python 以及 tensorflow 和其他软件包。我试图运行以下脚本检查 tensorflow 是否可以访问 GPU。

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

该脚本在运行时引发以下错误 -

could not load dynamic library 'libcudnn.so.8'; dlerror: libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory

根据我在网上看到的，这个错误是由于没有安装 cudnn 和 cudatoolkit 模块造成的。解决方案是使用 anaconda 安装它们，如下所示。

conda install -c anaconda cudnn

上面的命令似乎是在安装安装了 anaconda 的包，但我没有对该目录的写权限。我确实对设置虚拟环境的当前工作目录具有写权限。

现在，有没有办法将 cudnn 和 cuda 工具包安装到当前工作目录中的虚拟环境中？我基本上想做的是：

source .environment/bin/activate; pip install cudnn;

【问题讨论】：

标签： python tensorflow pip cudnn

【解决方案1】：

请确保您在虚拟环境中，同时按照tested build configuration 安装 CUDA 和 cuDNN 以获得 GPU 支持。

为此打开 Anaconda 提示符，键入

conda activate <virtual_environment_name>

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0  # for tensorflow version >2.5

并使用以下方法安装张量流：

conda install pip
pip install tensorflow-gpu  # pip install tensorflow-gpu==<specify version>
Or
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow-gpu

现在，验证 GPU 设置：

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

请参阅this 链接了解更多信息。

【讨论】：