安装 tensorflow 的 libcudart 版本问题答案

【问题标题】：libcudart version issue installing tensorflow安装 tensorflow 的 libcudart 版本问题
【发布时间】：2021-08-23 18:46:30
【问题描述】：

我刚刚将 TF 安装到一个全新的 conda 环境中，并尝试安装几个版本的 cudnn，但不确定是否相关。 GPU 无法工作，因为我收到此错误：

tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'; dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory

确实，我查看了/usr/local/cuda/lob64，我看到的文件是libcudart.so.10.1，所以我猜它不是正确的版本（10 应该是11）。有谁知道我需要安装哪个软件包才能获得这个libcudart.so.11.0 文件？如果不是，也许我可以使用旧版本的 tensorflow？（我只是尝试pip install tensorflow==2.3.0 无济于事，找不到包。）所以我认为更好的选择是以某种方式获取更新的 libcudart 文件，也许这意味着我需要升级 cuda？

【问题讨论】：

好吧，我直接用 conda 而不是 pip 安装了，不知怎的，它想出了如何安装正确的版本并且它可以工作！
如果你使用 condos 安装所有东西，你应该得到他们的 cuda-toolkit 包的匹配版本，它将为你安装的 tensorflow 版本提供正确版本的运行时库。然而，你已经设法打破了这一点，你显然需要 CUDA 11.0 运行时
@talonmies 是的，谢谢，在我遗漏的问题中，我使用 pip 安装，因为这些是 TF 网站上的官方说明。但是，我找到了一个教程，该教程建议您使用 conda 进行安装，是的，它可以工作。

标签： python tensorflow gpu

【解决方案1】：

请创建一个 virtual_environment 以在 Anaconda 中安装 tensorflow。

按照以下代码在 virtual_environment 中安装 TensorFlow：

conda create -n tf tensorflow  #Create a Virtual environment(tf).
conda activate tf              #Activate the Virtual environment
conda install tensorflow-gpu   #install TensorFlow-gpu in it.

当您运行conda install tensorflow-gpu 时，这将在您的系统中自动安装所有必需的库和软件包集以及兼容版本的CUDA, cuDNN。

如果要安装特定版本的 tensorflow-gpu ，可以执行以下代码：

conda install tensorflow-gpu==2.3.0  # specified version

注意：每次使用 TensorFlow 时都需要激活 virtual_environment。

请查看this 链接了解 tensorflow 构建配置详情。

【讨论】：