torch与cuda报错：ImportError: libcudart.so.9.1: cannot open shared object file: No such file or director

最新推荐文章于 2025-02-25 14:16:22 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-25 14:16:22 发布 · 1.3k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#cuda #linux #python

环境

python3.6
torch 1.1.0
torchvision 0.1.6
cuda 9.0

安装cuda9.0

conda install -c anaconda cudatoolkit==9.0

首先，执行以下命令查看，看torch和cuda的版本是否匹配

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

如果输出的结果为true，则说明cuda和torch的版本是匹配的，ok考虑是不是没有将cuda加到环境变量中

vim ~/.</
最低0.47元/天 解锁文章
【报错】ImportError: libpython3.10.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory
静谧、淡雅
07-01 706
ImportError: libpython3.10.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory
完美解决ImportError: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory
热门推荐
梦坠凡尘
04-21 3万+
程序报错： ImportError: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory 我有三个cuda版本，如下： cendelian@cendelian-ubuntu:~$ cd /usr/local cendelian@cendelian-ubuntu:/usr/local$ ls bin...
ImportError: libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory
weixin_43881931的博客
11-09 2058
这个先看下问题背景，因为这个问题来源五花八门，我的解决办法不一定使用。。
yolov5 MMCV依赖库 报错（2个错误）
南栀北辰SDN的博客
04-14 1364
（总结部分只适用于我自己的环境，上面是通用步骤）环境torch和cuda安装命令对应版本mmcv安装命令。
Failed to load image Python extension: libtorch_cuda_cu.so
牧羊女
03-28 1万+
1. 问题描述 运行一个Pytorch的深度学习工程，当安装好各项以来之后，运行程序，出现如下错误： /root/anaconda3/envs/yolox/lib/python3.9/site-packages/torchvision/io/image.py:13: UserWarning: Failed to load image Python tension: libtorch_cuda_cu.so: cannot open shared object file: No such file or d
ImportError: libcudart.so.9.1: cannot open shared object file: No such file or directory
wang1zhong1quan的博客
07-20 574
ImportError: libcudart.so.9.1: cannot open shared object file: No such file or directory ubuntu下运行python程序遇到以上问题，本人电脑装的是cuda9.0 通过查资料在~/.bashrc中加入以下 export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LIBRARY_PATH export LD_LIB
error while loading shared libraries: libcudart.so.9.1:cannot open shared object file: No such file
hunzhangzui9837的博客
10-07 1123
在实现YOLO目标检测时，出现如下错误： error while loading shared libraries: libcudart.so.9.1:cannot open shared object file: No such file  解决方法： 执行： sudo gedit /etc/profile  末尾添加： PATH=/usr/local/cuda/bin:$PAT...
精选资源
cuda报错 OSError: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file
01-09
有时候会碰到cuda报错，OSError: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file 原因是cuda动态链接库没有链接上。 解决方法如下： cuda10.0： sudo ldconfig /usr/local/cuda-10.0/lib64 cuda...
DEBUG | mmdetection报错ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file
南瓜派三蔬
05-06 1万+
文章目录1. 报错说明2. 解决办法3. 原因分析 1. 报错说明 安装完mmdetection之后，运行测试案例，报错 ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory 我搜了一下，看到有些帖子，是 libcudart.so.10.1，libcudart.so.9.0等。 2. 解决办法 我是重装了pytorch（按照cuda==11.0）安装的，然后重新build mmd
ImportError: libcudart.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
Seven
11-21 3452
ImportError: libcudart.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory、 按如下设置即可：  
ImportError: libtorch_cuda_cu.so: cannot open shared object file: No such file or directory
没化妆，别看
02-25 721
这是我在搭建环境进行最终环境测试遇到的问题，记录一下。
mamba 报错importerror: libcudart.so.12:mamba报错ImportError: libcudart. so.12: cannot open shared object
最新发布
03-23
<think>好的，我现在需要帮助用户解决他们在使用Mamba时遇到的ImportError，具体是找不到libcudart.so.12这个共享库文件。首先，我得回忆一下这个错误通常是什么原因导致的。通常来说，当程序依赖某个共享库（如.so文件）而系统找不到时，就会抛出这样的错误。 用户提到的libcudart.so.12是CUDA运行时库的一部分，版本12。这可能意味着他们安装的Mamba相关软件（比如某个深度学习框架或GPU加速库）需要CUDA 12的环境，但系统中可能没有正确安装或者路径配置有问题。 接下来，我需要考虑常见的解决步骤。首先应该确认用户是否安装了CUDA 12。如果已经安装，可能需要检查路径是否被正确添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。如果没有安装，就需要建议用户安装合适版本的CUDA。 另外，有时候即使CUDA安装正确，如果动态链接器缓存没有更新，系统也可能找不到库文件。这时候可以使用ldconfig命令来更新缓存。此外，用户可能安装了多个CUDA版本，导致版本冲突，需要检查默认的CUDA版本是否为12。 还要考虑到，某些情况下，软件包可能需要特定版本的CUDA，用户可能误安装了其他版本，比如11.x而不是12.x。这时候需要确认软件的要求，并安装对应的CUDA版本。 可能需要分步骤指导用户检查CUDA安装情况，确认库文件的存在，设置环境变量，以及处理可能的版本冲突问题。同时，要提醒用户在安装CUDA时注意驱动兼容性，因为不同CUDA版本对NVIDIA驱动版本有不同的要求。 最后，需要确保回答结构清晰，逐步引导用户排查问题，并给出具体的命令示例，方便用户执行和验证。还要注意使用中文，避免专业术语过于晦涩，让用户能够理解并操作。</think>遇到Mamba报错 `ImportError: libcudart.so.12: cannot open shared object` 时，表明系统缺少CUDA 12运行时库或路径配置错误。以下是逐步解决方案： --- ### **1. 确认CUDA 12是否已安装** - **检查CUDA版本**： ```bash nvcc --version # 查看CUDA编译器版本 cat /usr/local/cuda/version.txt # 直接查看CUDA安装信息 ``` - 如果输出显示版本为 **12.x**（如12.0、12.1），则已安装CUDA 12。 - 如果未安装或版本低于12.x，需安装CUDA 12。 --- ### **2. 安装CUDA 12** - **步骤1：访问CUDA Toolkit官网** 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-12-0-0-download-archive - **步骤2：选择对应系统配置** 根据操作系统（Linux/Win）、架构（x86_64/ARM）、发行版（Ubuntu/CentOS等）选择安装方式。 - **步骤3：执行安装命令（以Ubuntu为例）** ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.0.0/local_installers/cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run sudo sh cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run ``` - **步骤4：配置环境变量** 在 `~/.bashrc` 或 `~/.zshrc` 中添加： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-12.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` 然后执行： ```bash source ~/.bashrc # 或 source ~/.zshrc ``` --- ### **3. 检查库文件是否存在** - **确认`libcudart.so.12`的路径**： ```bash find /usr -name "libcudart.so.12*" 2>/dev/null ``` - 预期输出示例：`/usr/local/cuda-12.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudart.so.12.0.0` - 如果未找到，说明CUDA 12未正确安装。 --- ### **4. 更新动态链接器缓存** - 执行以下命令更新库缓存： ```bash sudo ldconfig ``` --- ### **5. 处理多版本CUDA冲突** - **切换默认CUDA版本**（如果已安装多个版本）： ```bash sudo rm /usr/local/cuda # 删除原有软链接 sudo ln -s /usr/local/cuda-12.0 /usr/local/cuda # 创建新软链接 ``` --- ### **6. 验证修复** - 重新运行Mamba命令，检查是否报错。 - 可通过以下命令验证CUDA是否可用： ```bash nvidia-smi # 查看GPU状态 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" # 如果使用PyTorch ``` --- ### **常见问题补充** - **NVIDIA驱动兼容性**：CUDA 12需要NVIDIA驱动版本 ≥ 525.60.13，通过 `nvidia-smi` 检查驱动版本。 - **虚拟环境问题**：如果在虚拟环境中使用，确保环境激活且CUDA路径正确继承。 - **Docker用户**：若在容器中运行，需在镜像中安装CUDA 12或映射主机CUDA库。 --- 通过以上步骤，可系统性解决 `libcudart.so.12` 缺失问题。如仍有问题，请提供具体环境信息（操作系统、Mamba用途等）进一步排查。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值