error while loading shared libraries: libcudart.so.7.5: cannot open shared object file: No such file

本文提供了解决在加载libcudart.so.7.5库时遇到的错误的方法,通过设置环境变量LD_LIBRARY_PATH和CUDA_HOME来确保系统能够找到所需的CUDA库文件。同时介绍了如何使用nvidia-smi命令查看GPU使用情况。

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error while loading shared libraries: libcudart.so.7.5: cannot open shared object file: No such file or directory

解决办法:
export LD_LIBRARY_PATH=”$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-7.5/targets/x86_64-linux/lib”
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.5

查看显卡使用情况:sudo nvidia-smi -l

### 解决 `libcudart.so.9.2` 加载失败的方法 当遇到 `libcudart.so.9.2: cannot open shared object file: No such file or directory` 错误时,通常是因为系统无法找到所需的 CUDA 库文件。以下是几种可能的原因及解决方案: #### 1. 验证 CUDA 安装位置 确保 CUDA 已正确安装,并且库文件确实存在于预期的位置。常见的 CUDA 库路径为 `/usr/local/cuda/lib64/` 或者自定义的安装目录。 ```bash ls /usr/local/cuda/lib64/ ``` 如果未发现 `libcudart.so.9.2` 文件,则需重新安装或修复 CUDA 安装包[^3]。 #### 2. 更新环境变量 确认已设置正确的环境变量以便程序能够定位到这些库。编辑 `.bashrc` 或其他 shell 的配置文件来添加如下内容: ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH source ~/.bashrc ``` 这一步骤使得当前用户的会话能识别新的库路径。 #### 3. 使用动态链接器缓存更新工具 ldconfig 通过运行命令刷新系统的共享库缓存,从而让新加入的库被立即生效而无需重启计算机。 ```bash sudo ldconfig ``` 此操作有助于使最近更改过的 `$LD_LIBRARY_PATH` 生效并加速查找速度。 #### 4. 检查 Python 脚本中的导入行为差异 对于提到的情况,在某些情况下即使同一个环境中不同Python脚本的行为也可能存在区别。具体来说,测试脚本可能会依赖于不同的解释器实例或是设置了特定的工作空间属性。建议对比两个脚本之间的差异以及它们各自的启动参数和工作区状态。 #### 5. 设置临时环境变量 为了快速验证问题所在,可以在调用有问题的应用之前临时设定 `LD_LIBRARY_PATH` 变量指向正确的CUDA库路径。 ```bash LD_LIBRARY_PATH=/path/to/correct/cuda/libs python your_script.py ``` 这种方法允许绕过全局配置来进行针对性调试。
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