从源代码安装tensorflow，找不到cuda9.1、cuDNN7.0.5、libcublas.so.9.1答案

【问题标题】：install tensorflow from source code, cuda9.1, cuDNN7.0.5, libcublas.so.9.1 not found从源代码安装tensorflow，找不到cuda9.1、cuDNN7.0.5、libcublas.so.9.1
【发布时间】：2018-01-20 16:08:44
【问题描述】：

错误：/home/kenny/Downloads/tensorflow-1.5.0-rc1/tensorflow/contrib/lite/toco/BUILD:326:1：规则链接'//tensorflow/contrib/lite/toco:toco'失败（出口 1） /usr/bin/ld：警告：libcublas.so.9.1，bazel-out/k8-py3-opt/bin/_solib_local/_U_S_Stensorflow_Scontrib_Slite_Stoco_Ctoco___Utensorflow/libtensorflow_framework.so 需要，未找到（尝试使用 -rpath 或 -rpath-link）

【问题讨论】：

标签： tensorflow

【解决方案1】：

查看此问题评论 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/15656#issuecomment-362104182

当前版本的TensorFlow（1.7）不支持CUDA9.1，但你应该有几个选择：

降级到 CUDA 9.0
自己从源代码编译TensorFlow
为您查找现有的 whl 文件（非官方版本）。前任。我通过使用来自https://github.com/mind/wheels 的 whl 解决了这个问题
等到 Tensorflow 支持 CUDA9.1 :)

【讨论】：

【解决方案2】：

看起来您需要从 Nvidia 安装 Cuda 9.1 作为从源代码构建的先决条件。

【讨论】：

在从源代码构建 tensorflow 之前，我确实安装了 Cuda9.1。
tensorflow 构建可能不知道 cuda 库的实际位置，或者更确切地说是在不同的位置寻找，而不是它们在您的机器上的位置。第一步：找到 libcublas.so 文件在你的机器上的位置
LD_LIRBRARY 设置正确，你知道还有哪里吗？
不，这在很大程度上取决于您的设置。我相信它是 LD_LIBRARY_PATH。您只需要按照提供的构建脚本进行调试即可。或者只是使用预建版本，我相信无论如何都推荐

【解决方案3】：

我也有类似的问题。可能在您的 bazel build 命令中添加此标志 --action_env="LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}" 将解决问题。确保您已将环境变量 LD_LIBRARY_PATH 设置为 /usr/local/cuda/lib64 或您的 cuda 工具包安装所在的任何位置。

编辑：如果设置环境变量不起作用。您可以通过运行sudo ldconfig -v|grep 'libcublas.so.9.1' 进一步尝试。在我的情况下，cuda 的版本是 9.1，因此我验证相同。如果grep 没有返回预期的库，只需尝试其他方式将您的路径注册到ldconfig

【讨论】：

【解决方案4】：

这是一个奇怪的动态链接库错误。

不知何故，bazel 无法识别 LD_CONFIG。您必须手动更新 /etc/ld.so.conf（在我的 Ubuntu 17.1 中，配置文件位于 /etc/ld.so.conf.d 中），并添加一行指向 / usr/local/cuda/lib64 文件夹。

然后运行须藤 ldconfig 重新构建 ld 缓存。您可以通过以下方式验证 cuda 库是否在搜索文件夹中 sudo ldconfig -v | grep cuda 构建现在应该可以工作了。

【讨论】：