tensorflow 的 libcublas.so.8.0 错误答案

【问题标题】：libcublas.so.8.0 error with tensorflowtensorflow 的 libcublas.so.8.0 错误
【发布时间】：2017-12-05 12:33:18
【问题描述】：

我目前正在尝试从 GitHub 运行一个项目：https://github.com/nilboy/pixel-recursive-super-resolution

在 VM 上安装 ubuntu 后，我使用 pip 命令安装了带有 tensorflow 2.7 的 python。

当我尝试使用 python 运行培训课程时，我收到此错误：

ImportError: libcublas.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory

我找不到完全相同的东西，只有这个错误： ImportError: libcudart.so.8.0: 无法打开共享对象文件

我使用的是 Yoga 13，所以我没有 NVIDIA GPU，我正在尝试在 CPU 上运行这个项目。你能帮助识别张量流问题吗？

来源：https://www.tensorflow.org/install/install_linux

【问题讨论】：

您能找到解决方案 Shimron 吗？我也面临同样的问题。
@Caesar 只需使用 tensorflow-gpu 1.5 和 cuda 9.0

标签： python ubuntu tensorflow

【解决方案1】：

可能预装了tensorflow-gpu，所以

pip3 install tensorflow --ignore-installed

因为这帮助我摆脱了 stackoverflow

【讨论】：

谢谢@nexoma。这对我有用。过去几个小时以来，我一直在这样做。

【解决方案2】：

在我的电脑上我有：

cudnn5.1,   
cuda8.0

导入tensorflow的时候出现同样的错误ImportError:

libcublas.so.8.0：无法打开共享对象文件：没有这样的文件或目录

甚至

libcublas.so.9.0：无法打开共享对象文件：没有这样的文件或目录

为了解决这个问题，我安装了 tensorflow 1.4 而不是 1.6 并按照 Umair Qadir 的建议做了。

但后来我遇到了另一个问题：

libcudnn.so.6：无法打开共享对象文件：没有这样的文件或目录

这是因为我需要 cudnn5.1 但实际上它需要 cudnn6

以下是卸载cudnn5.1和安装cudnn6的步骤：

1- 卸载 cudnn 5.1 rm -f /usr/include/cudnn.h rm -f /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn rm -f /usr/local/cuda-/lib64/libcudnn

2- 安装 cudnn6

订阅nvdia后，到这里https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载cuda8的cudnn6，然后到你下载cudnn的文件夹里做：

$ tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.tgz
$ sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
/usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

现在你应该有张量流

在控制台输入试试：

$python
import tensorflow

如果您想在 anaconda 中工作并且错误仍然存在，请尝试：

$jupyter notebook --generate-config

然后你可以找到你有你的配置文件的目录的名称（我叫它

) 并打开 /jupyter_notebook_config.py 并在顶部添加：

import os
c = get_config()
os.environ['LD_LIBRARY_PATH'] = '/usr/local/cuda-8.0/lib64:usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudart.so.8.0'
c.Spawner.env.update('LD_LIBRARY_PATH')

现在应该可以了……

以下是对我有帮助的网站：

https://askubuntu.com/questions/952075/how-to-upgrade-tensorflow-to-v1-3-cudnn-cuda-upgrade https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download https://medium.com/@ikekramer/installing-cuda-8-0-and-cudnn-5-1-on-ubuntu-16-04-6b9f284f6e77 tensorflow gpu can not be called from jupyterhub/jupyter notebook, why?

【讨论】：

【解决方案3】：

安装的 CUDA 版本可能有问题。试试
$ sudo apt-get install cuda-8-0

【讨论】：

【解决方案4】：

我在 Python 中运行带有 GPU 支持的 Tensorflow 时遇到了同样的错误，并像这样解决了它：

$ export PATH="$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin" 
$ export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0/lib64"

为了启用所有用户，您可能必须在 Ubuntu 的 etc/environments 中输入这些导出语句

【讨论】：

【解决方案5】：

您需要安装Cuda 8.0并配置环境如下：

export PATH="$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0/lib64"

【讨论】：

【解决方案6】：

Tensroflow/Keras requirements

在我看来，棘手的步骤是安装 Nvidia 驱动程序和 Cuda-8。如果您按照说明进行操作，您将度过一段糟糕的时光。而是通过apt 安装它：

sudo apt-get install nvidia-384 #can type nvidia then hit "tab" to view all available options
sudo apt-get install cuda-8-0

如果这不起作用......祝你好运。你可以试试这个：

检查您是否没有 cuda-9：ls /usr/local

Install Cuda 8.0.

重启

运行export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH，但将/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64替换为echo $LD_LIBRARY_PATH的相关输出

检查它是否工作 nvcc --version 打印出 CUDA 版本

【讨论】：