Tensorflow：ImportError：libcudnn.so.7：无法打开共享对象文件：没有这样的文件或目录答案

【问题标题】：Tensorflow: ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directoryTensorflow：ImportError：libcudnn.so.7：无法打开共享对象文件：没有这样的文件或目录
【发布时间】：2018-12-03 19:05:04
【问题描述】：

我最近使用 pip 安装了 tensorflow-gpu。但是当我导入它时，它给出了以下错误：

ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory

我已经浏览了与此问题相关的所有 stackoverflow 答案，但没有一个对我有用。

libcudnn.so.7 存在于以下目录 /usr/local/cuda/lib64 和 /usr/local/cuda-9.0/lib64 中。

另外，我在 .bashrc 文件中添加了以下路径：

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64\${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64\${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

请帮我解决这个问题

【问题讨论】：

@cdarke 是的，它存在于 /usr/local/cuda/lib64 和 /usr/local/cuda-9.0/lib64 中
您的环境中 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 的实际值是多少？
@MatiasValdenegro 我已经在问题中提到了 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 的值。
这些不是值，取决于您如何设置它们，我们需要在您的环境中设置的实际值，只需在终端中执行 echo $PATH 和 echo $LD_LIBRARY_PATH 即可。
我想你可以看到 LD_LIBRARY_PATH 是怎么错的。

标签： python python-3.x tensorflow cudnn

【解决方案1】：

您以错误的方式设置 LD_LIBRARY_PATH，我建议您这样做（这是一种标准）：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

【讨论】：

它仍然显示相同的错误。现在我的 LD_LIBRARY_PATH 是“/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:}”，路径是“/home/tpradhan/venvs/tensorflow/bin:/usr/local/cuda-9.0/bin:/home/ tpradhan/anaconda3/bin:/usr/lib64/qt-3.3/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/opt/pycharmCE2017/bin:/usr /java/latest/bin:/opt/eclipse:/opt/ideaCE/bin:/opt/libreofice6.0/:/opt/ubin:/opt/ulibs/Qt5.6.2:/opt/pycharmCE2017/bin export LD_LIBRARY_PATH= /usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+::/home/tpradhan/.local/bin:/home/tpradhan/bin" .
@shivank01 你的 LD_LIBRARY_PATH 仍然是错误的，似乎你没有改变任何给定的输出。
我根据你的回答改了。
@shivank01 究竟在哪个文件上？并且您在进行更改后是否重新启动了终端？

【解决方案2】：

您可能需要下载并安装 NVIDIA cuDNN。

从https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载（如果您没有，您必须注册一个帐户才能下载）。运行时版本通常比开发者版本更稳定。

【讨论】：

这个 url 给了我 403 - Forbidden
嗨，如上所述，您需要注册一个免费帐户才能从该链接下载 CuDNN。

【解决方案3】：

重新安装 CudNN-7.0.5，（确保从下面的链接中选择正确的版本）为我解决了这个问题。您需要登录到您的 Nvidia 开发者帐户才能访问该链接。（如果您没有 Nvidia 帐户，直接创建一个）；

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

CudNN 的安装说明； https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html

但是我也遇到了如下错误；

已加载运行时 CuDNN 库：7.0.5，但源代码编译时使用：7.4.2。在 CuDNN 7.0 或更高版本的情况下，CuDNN 库主要和次要版本需要匹配或具有更高的次要版本。如果使用二进制安装，请升级您的 CuDNN 库。如果从源代码构建，请确保在运行时加载的库与编译配置期间指定的版本兼容。

因此，我不得不再次下载并安装正确的 CuDNN 版本，我使用上述错误消息中的信息并安装了 CuDNN 7.4.2，这修复了所有错误并且一切正常。

祝你好运！

【讨论】：

虽然此链接可能会回答问题，但最好在此处包含答案的基本部分并提供链接以供参考。如果链接页面发生更改，仅链接答案可能会失效。 - From Review
您好，感谢您对我的回答进行审核。在查看了您的 cmets 后，我已经修改了答案。上面的链接现在不一定是这个问题的答案。但是，如果有同样问题的人可以按照我的建议解决问题，那就是重新安装包含适当文件并与安装的 cuda 版本兼容的正确 CuDNN 版本。

【解决方案4】：

在 .bashrc 文件中添加以下路径：

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH


export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

【讨论】：

【解决方案5】：

FWIW 很感兴趣，我创建了一个 shell script，它在 Debian 中安装了不同的 CUDA 版本，可以轻松移植到 Ubuntu：

【讨论】：

【解决方案6】：

原因是缺少一些库。尝试安装

sudo apt install libcudnn7

【讨论】：