解决问题ImportError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory

原创 于 2025-05-06 14:21:32 发布 · 1.1k 阅读 · 5 ·
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#python #pytorch

该文章已生成可运行项目，

在ubuntu24.04系统下，逐步不断增加了不同的库，突然有一天发现在python当中已经无法导入pytorch。报错如下

import torch
Traceback (most recent call last):
File “”, line 1, in
File “/home/xx/.local/lib/python3.12/site-packages/torch/init.py”, l ine 405, in
from torch._C import * # noqa: F403
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
ImportError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory

询问kimi如何解决问题，答复如下：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
nvidia的官网能找到相关信息https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-legacy-downloads在这里插入图片描述
下载ubuntu2404的deb文件，然后重新安装就可以解决了（nccl指定版本的安装无需进行）
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt-get update
sudo apt install libnccl2 libnccl-dev

尝试过卸载pytorch，然后重新安装pytorch无效。
再看AI的指引，已经指出了比较合适的思路。

参考
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_54219288/article/details/141183399
https://blog.youkuaiyun.com/ww596520206/article/details/141051895

本文章已经生成可运行项目
OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory
q742971636的博客
06-11 881
mxnet版本需要和cuda对应！ pip install mxnet_cu101==1.7
libnccl.so
04-16
tensroflow为了提高多模型训练速度，需要多个GPU同时工作，而且我们一般使用的工作站都是8块tesla K80，如果能将8块显卡的计算力充分利用起来，将会大大提高模型训练的速度，缩短模型训练时间。这几天看到tensorflow的morroredstrategy特别好用，就想试试，所以写了代码，想看看多个GPU的效能怎么样，就仿照github上tensorflow的一些例子写了一些教程，但是出现了一个错误： tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory。 根据报错的内容，我们知道，缺少一个文件，libnccl*** 类似的东西，看到nccl立马想到是nvidia的东西，经过查找资料发现，这个东西应该放在cuda文件夹下，在出现需要多个GPU同时工作时来调用的，如果cuda对应的lib64文件下没有找到该文件，就需要下载一下，默认的cuda并不直接安装该功能的，但是如果已经有cuda的情况下，只需要将对应的文件复制进cuda文件夹下的lib64 这个库里。
报错ImportError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory
qq_55736201的博客
05-16 2010
原因:没安装nccl库。
maxnet_gpu版报错 OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory mxnet
weixin_45013648的博客
04-17 2175
OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory mxnet 主要是缺少 libnccl库。由于登录官网下载需要注册，这里记录一下对应cuda10.2的安装命令。最近安装maxnet_gpu版本，出现错误，特此记录和给出解决方法
MXNet GluonTS使用报错：OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory
叶庭云 成为自己的光
04-29 7152
在使用租用的 GPU 服务器安装 GluonTS 做时间序列预测有关的项目时，报错如下： OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory 解决方法： 去 NVIDIA 官网下载跟你 CUDA 版本和操作系统（我的是Ubuntu20.04）适配的 NCCL 文件，然后配置一下。
安装mxnet-gpu版，解决在import时报错“OSError: libnccl.so.2“的问题
weixin_43350700的博客
04-09 3670
ubuntu16.04+cuda10.0安装mxnet-GPU
【MXNet报错】OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory
深海游鱼
08-15 1372
OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory
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ImportError: libiconv.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory
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对pointrcnn进行可视化处理，报错：ImportError: libiconv.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory
导包import torch发生from torch._C import * # noqa: F403
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这个原因是因为CUDA和torch的版本不兼容，参考一下。大家有遇到类似问题的，欢迎留言讨论，一起学习进步。
import torch报错from torch._C import *
backer
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pip install -U numpy 亲测有效 如果不行请换他法
无管理员（sudo）权限下解决MXNet-cu()“OSError: libnccl.so.2“的问题，推荐cuda相应配置和运行中NVRTC Compilation failed问题解决
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NCCL安装： 官方指导链接：NCCL Install guide NCCL下载页面： 地址：https://developer.nvidia.com/search/site/nccl libnccl.so位置查找 ldconfig -p | grep libnccl 或者 find / -name "libnccl.so*" locate命令居然在服务器找不到 添加环境变量 在~/.ba...
安装之后还是显示：ImportError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory
最新发布
12-20
<think>我们之前已经解决了安装时找不到包的问题，现在用户遇到了安装后的动态链接库缺失问题（libnccl.so.2）。这个问题通常发生在系统无法找到NCCL共享库文件。我们将从以下几个方面解决： 1. 确认NCCL是否安装正确 2. 定位libnccl.so.2文件并添加到系统库路径 3. 更新动态链接库缓存 4. 检查环境变量设置 根据引用[1]和引用[4]，问题表现为导入torch时缺少libnccl.so.2。这通常是因为NCCL库没有正确安装或者安装位置不在系统库搜索路径中。 解决方案如下： ### 步骤1：确认NCCL是否已安装 首先，我们需要确认系统中是否安装了NCCL库。在终端运行： ```bash # 检查conda环境中是否安装了nvidia-nccl-cu12 conda list | grep nccl # 或者使用pip检查 pip list | grep nvidia-nccl-cu12 ``` 如果已安装，会显示类似`nvidia-nccl-cu12 2.23.4`的信息。 ### 步骤2：查找libnccl.so.2的位置 如果已安装，我们需要找到`libnccl.so.2`文件的位置。在conda环境中，该文件通常位于conda环境的lib目录下。例如： ```bash # 进入当前conda环境的lib目录 cd $CONDA_PREFIX/lib # 查找libnccl.so.2 find . -name "libnccl.so.2" ``` 如果找不到，可以尝试全盘搜索（可能需要sudo权限）： ```bash sudo find / -name "libnccl.so.2" 2>/dev/null ``` ### 步骤3：将库路径添加到系统库搜索路径 找到`libnccl.so.2`所在的目录（例如`/home/user/miniconda3/envs/myenv/lib`）后，将该路径添加到环境变量`LD_LIBRARY_PATH`中： ```bash # 临时添加（仅当前终端有效） export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/nccl/dir:$LD_LIBRARY_PATH # 永久添加（将以下命令添加到~/.bashrc或~/.zshrc） echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/nccl/dir:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` ### 步骤4：更新动态链接库缓存 如果库位于系统目录（如`/usr/lib`或`/usr/local/lib`），可以更新缓存： ```bash sudo ldconfig ``` ### 步骤5：创建符号链接（如果库文件名称不匹配） 有时库文件可能以版本号命名（如`libnccl.so.2.23.4`），我们需要创建符号链接： ```bash # 进入库目录 cd /path/to/nccl/dir # 创建符号链接 ln -s libnccl.so.2.23.4 libnccl.so.2 ``` 然后重新执行步骤3和4。 ### 步骤6：重新安装NCCL（如果未安装） 如果步骤1中发现未安装NCCL，则需重新安装： ```bash # 使用conda安装（推荐） conda install nvidia-nccl-cu12 # 或使用pip安装 pip install nvidia-nccl-cu12 ``` ### 步骤7：验证问题是否解决 重新启动终端，激活环境，然后尝试导入torch： ```bash python -c "import torch; print(torch.cuda.nccl.is_available())" ``` 如果输出`True`，则问题解决。 ### 其他可能原因 如果上述步骤无效，考虑以下情况： 1. **CUDA版本不匹配**：确保安装的NCCL版本与CUDA版本兼容。例如，`nvidia-nccl-cu12`对应CUDA 12.x。 2. **多版本CUDA冲突**：如果系统安装了多个CUDA版本，需要确认环境变量`LD_LIBRARY_PATH`中正确的CUDA版本路径在前。 3. **权限问题**：确保当前用户对库文件有读取权限。 ### 常见错误处理 如果遇到类似引用[3]中`libcupti.so.12`缺失的问题，同样可以通过将CUDA的lib目录（如`/usr/local/cuda-12.2/lib64`）加入`LD_LIBRARY_PATH`解决。 ### 国内用户建议 如果在安装过程中下载缓慢，可以使用国内镜像源，方法参考之前的回答。 通过以上步骤，大多数`libnccl.so.2`缺失问题都能解决。如果问题依旧，请提供详细的环境信息（如CUDA版本、conda环境名称、安装方式等）以便进一步排查。 §§相关问题§§ 1. 如何检查Linux系统中动态链接库的依赖关系？ 2. 如何设置永久生效的LD_LIBRARY_PATH环境变量？ 3. 解决ImportError: libcudart.so.12: cannot open shared object file错误 4. Conda环境与系统环境变量冲突的解决方法 5. 如何完全卸载CUDA并重新安装指定版本？ </think> ## 解决 ImportError: libnccl.so.2 缺失问题的完整指南 当出现 `ImportError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory` 错误时，通常是因为系统找不到 NVIDIA NCCL 库文件。以下是逐步解决方案： ### 1️⃣ 确认 NCCL 库是否安装 ```bash # 检查 conda 是否安装了 nccl conda list | grep nccl # 检查库文件是否存在 find $CONDA_PREFIX -name "libnccl.so*" 2>/dev/null ``` 如果找到类似 `libnccl.so.2.23.4` 的文件但无 `libnccl.so.2`，说明需要创建符号链接[^1] ### 2️⃣ 创建符号链接（最常见解决方案） ```bash # 进入 conda 环境的 lib 目录 cd $CONDA_PREFIX/lib # 查找实际安装的 nccl 库版本 find . -name "libnccl.so.*" # 创建符号链接（假设找到 libnccl.so.2.23.4） ln -s libnccl.so.2.23.4 libnccl.so.2 # 验证链接 ls -l libnccl.so.2 ``` ### 3️⃣ 添加库路径到环境变量 ```bash # 临时生效 export LD_LIBRARY_PATH=$CONDA_PREFIX/lib:$LD_LIBRARY_PATH # 永久生效（添加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc） echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$CONDA_PREFIX/lib:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` ### 4️⃣ 更新动态链接器缓存 ```bash # 检查是否在标准库目录 sudo ldconfig -p | grep libnccl.so.2 # 若不在，添加路径到配置文件 echo "$CONDA_PREFIX/lib" | sudo tee /etc/ld.so.conf.d/conda.conf sudo ldconfig ``` ### 5️⃣ 验证 NCCL 安装 ```python # Python 测试脚本 import torch print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}") print(f"NCCL可用: {torch.cuda.nccl.is_available()}") ``` ### 6️⃣ 完整重装方案（终极解决） ```bash # 创建新环境 conda create -n torch_env python=3.10 -y conda activate torch_env # 安装完整 CUDA 工具包 conda install -c nvidia cuda-toolkit -y # 安装 PyTorch 和 NCCL conda install pytorch torchvision torchaudio nvidia-nccl-cu12 -c pytorch -c nvidia -y # 验证安装 python -c "import torch; print(torch.cuda.nccl.is_available())" ``` ### 常见错误排查表 | 错误类型 | 解决方案 | |---------|----------| | `libnccl.so.2 not found` | 创建符号链接 + 设置 LD_LIBRARY_PATH | | `libcudart.so.12 not found` | 重装 cuda-toolkit 包 | | `libcupti.so.12 not found` | 安装 `nvidia-cuda-cupti-cu12` [^3] | | `libGL.so.1 not found` | 安装系统库 `libgl1-mesa-glx` [^2] | ### 高级技巧：多版本 CUDA 管理 如果系统有多个 CUDA 版本，使用环境变量指定路径： ```bash # 指定 CUDA 路径 export CUDA_HOME=$CONDA_PREFIX export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` > **重要提示**：NCCL 版本必须与 PyTorch 的 CUDA 版本匹配。使用 `torch.version.cuda` 检查 PyTorch 使用的 CUDA 版本，确保安装对应的 `nvidia-nccl-cuXX`（XX 是 CUDA 主版本号）[^4]。
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