Question

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运行训练时，我收到此错误：

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

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

我正在使用Yoga 13，所以我没有NVIDIA GPU，我试图在CPU上运行这个项目。你能帮忙找出张量流问题吗？

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

Answer 1

您需要安装Cuda 8.0并按如下方式配置环境：

@hashvalues

Answer 2

可能预装了tensorflow-gpu，所以

pip3安装tensorflow --ignore-installed

因为这有助于我从stackoverflow

Answer 3

Tensroflow/Keras requirements

在我看来，棘手的步骤是安装Nvidia驱动程序和Cuda-8。如果您按照说明操作，那将会很糟糕。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.

重新启动

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

检查它是否有效nvcc --version打印出CUDA版本

Answer 4

我在Python中使用GPU支持运行Tensorflow时遇到了同样的错误并解决了这个错误：

$ 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 / environment中输入这些导出语句

Answer 5

安装CUDA版本可能存在问题。尝试
$ sudo apt-get install cuda-8-0

Answer 6

我的电脑上有：

cudnn5.1,   
cuda8.0

导入tensorflow时，我遇到了同样的错误：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 并做了Umair Qadir的建议。

但后来我又遇到了另一个问题：

libcudnn.so.6：无法打开共享对象文件：没有这样的文件或目录

这是因为我根据需要有cudnn5.1但实际上它需要cudnn6

以下是卸载cudnn5.1并安装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

订阅了nvdia之后，请转到此处https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download并下载cudnn6 for cuda8，然后转到您下载cudnn的文件夹并执行：

$ 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tensorflow

在控制台中输入时尝试：

$python
import tensorflow

如果你想在anaconda工作并且错误仍然存在，请尝试：

$jupyter notebook --generate-config

然后你可以找到配置文件的目录名称（我称之为

）

）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')

现在它应该有用......

以下是帮助我的网站：

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?

张量流{lib}的libcublas.so.8.0错误

6 个答案: