无法从 jupyterhub/jupyter notebook 调用 tensorflow gpu，为什么？答案

【问题标题】：tensorflow gpu can not be called from jupyterhub/jupyter notebook, why?无法从 jupyterhub/jupyter notebook 调用 tensorflow gpu，为什么？
【发布时间】：2017-10-14 12:18:16
【问题描述】：

好吧，我认为 8 小时的时间足够我自己解决这个问题了，所以我就问问大家：

我在 jupyterhub 和 Jupyter notebook 之外的名为“tensorflow”的虚拟环境中运行 tensorflow-gpu 1.1.0 就好了。也就是说，我可以使用 gpu 导入 tensorflow 并使用它运行脚本。

当我在我的 tensorflow virtualenv 中并使用 jupyterhub 时，Jupyter 似乎无法“看到”tensorflow。我收到以下错误：

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

1) 这是一个常见的错误消息，表明 tensorflow 安装有问题，但我的路径和环境变量似乎没问题。毕竟，我可以在 Jupyter 之外很好地使用 tensorflow-gpu。

2) 键入“which jupyter”显示~/anaconda3/envs/hub/bin/jupyter，所以我相信我在我的 virtualenv 中引用了 jupyter。 3）Pip freeze 表明我有 jupyterhub 和 tensorflow-gpu。我什至做了一个pip3 freeze，它也显示了这两个包。

有什么想法吗？ tensorflow-gpu 可以在 Jupyter 笔记本上运行吗？

【问题讨论】：

是的，您可以从 Jupyter 运行 tensorflow（CPU 和 GPU 版本）。该错误似乎表明您的 CUDA 未安装或配置不正确。您可能需要检查是否设置了 CUDA_HOME 环境变量以及您的 LD_LIBRARY_PATH 是否包含您的 CUDA 安装位置。
Mad Wombat，你在虚拟环境中使用过 tensorflow gpu 和 Jupyter 吗？问题不是 jupyter，因为我可能已经正确设置了 tensorflow gpu，因为它在 jupyter 之外工作
我经常在虚拟环境中在 Jupyter 中使用 TensorFlow for GPU。我不需要设置LD_LIBRARY_PATH，但必须正确配置CUDA_HOME。您可以使用import os; os.environ.get('CUDA_HOME') 检查该变量是否具有笔记本中的预期值。
我在 Windows 10 笔记本电脑上使用了 Jupyter notebook 中的 TensorFlow。我没有使用 virtualenv，我使用了 conda 环境，但这些在功能上应该是相同的。当然，你必须在同一个虚拟环境中安装 jupyter 和 tensorflow。

标签： tensorflow jupyter-notebook jupyterhub

【解决方案1】：

我从这里得到了解决方案：

[https://github.com/jupyter/notebook/issues/1290][1]

基本上，jupyter 出了点问题，因为它无法读取我的 LD_LIBRARY_PATH 变量。我确实把所有东西都正确地放在了 .bashrc 中，所以我不知道为什么。

切换到命令行（终端）。切换到您的虚拟环境（如果有）。

输入：jupyter notebook --generate-config

它会告诉您存储 jupyter 配置文件的目录。如果您想再次列出它，请输入：jupyter --config-dir

我的 jupyter_notebook_config.py 文件位于：/home/me/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

在该文件的最顶部jupyter_notebook_config.py，添加以下代码：

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')

然后重启jupyterhub或者jupyter notebook（在命令行输入：jupyter notebook

Tensorflow gpu 应该可以工作。

即使您正在运行 jupyterhub，同样的情况也适用。在 jupyter 而不是 jupyterhub 中进行更改。（jupyterhub 的每个用户都有自己的 jupyter 进程，因此不要在“hub”级别进行更改，而是在 jupyter notebook 级别进行更改。

【讨论】：