pycharm 导入tensorflow-gpu错误

最新推荐文章于 2025-07-18 10:21:24 发布
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本文介绍了解决TensorFlow导入时出现动态链接库错误的方法。主要原因是libcublas.so.9.0未添加到环境变量中，通过修改bash配置及在PyCharm中设置环境变量来解决该问题。

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导入Tensorflow出现动态链接库错误

ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
原因1：这个动态链接库没有添加到系统环境变量中，可以用sudo find / -name libcublas.so.9.0将找到的路径上层目录添加到bash中，然后source ~/.bashrc(验证是否是这个问题只需要在终端下运行tensorflow代码即可，通常都是pycharm的原因)
原因2：pycharm需要配置
在pycharm菜单中选中Run->Edit Configurations->Environment variable(右边的三个点)->添加环境变量(左边是环境变量LD_LIBRARY_PATH,右边是环境变量的值，也就是libcublas.so文件所在的目录)
LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

ubuntu16.04配置tensorflow-gpu并导入pycharm过程及遇到的问题集合
myGFZ的博客
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首先需要说明的是，在安装这种复杂的环境时，最好把之前所有涉及到与本次相关的软件全部卸载。不然会出现版本不兼容，多个残缺的版本存在互相干扰的情况。而在这种情况下，排除问题的难度时耗时又耗力的。 一、用到的软件说明 1、使用的软件版本号详情： python 3.5.2 tensorflow-gpu 1.4.0 cuda 8.0. #使用nvcc -V 查看 cudnn 6.0 ...
Tensorflow-gpu-2.7.0安装教程和接入PyCharm（学生党详细教程，win10，Anaconda3，python3.9）
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04-18 7208
Tensorflow有cpu和gpu之分，一般你的电脑上要是有GPU（也就是显卡）推荐安装GPU版本的，这样相对于cpu版本而已，运行速度更快！本次教程主要是GPU版本，需要提前下载对应的cuda和cudnn。安装前的必要工作！！！一定要看！！！查看与Python与cuda与cudnn的版本关系，一定要一一对应→打开Tensorflow版本关系查询​操作系统显卡PythonCUDAcuDNNwin103.9.132.7.011.5.28.3.2。
# PyCharm 安装 TensorFlow 库失败是怎么回事？
xioayanran123的博客
03-25 1337
**问题**：TensorFlow 2.x 需要 Python 3.7-3.10（最新版本可能有变化）- **问题**：某些 TensorFlow 版本不支持 Windows 32位系统。- **问题**：旧版 pip 可能无法正确安装 TensorFlow。- **问题**：国内用户可能因网络问题无法从 PyPI 下载。- **问题**：GPU 版本需要特定 CUDA/cuDNN。- **问题**：已有包与 TensorFlow 依赖冲突。- 查看完整错误信息（PyCharm 安装界面下方）
Tensorflow小白安装教程（包含GPU版本和CPU版本）
最新发布
抠头助手的博客
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本文将详细介绍使用抠头助手来安装anaconda-->创建conda环境-->安装Tensorflow（包括GPU和CPU）-->安装Pycharm-->配置Pycharm解释器的详细流程。
pycharm添加tensorflow-gpu环境
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dcd
安装tensorflow-gpu时遇到的from tensorflow.python import pywrap_tensorflow失败的解决方案
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win10下安装tensorflow-gpu，以及将tensorflow-gpu导入pycharm 一、准备工具 vs2015 。vs2015我不确定是否要安装，网上一些教程说要，一些说不要，为了保险起见，我还是装了。下载地址：官方版 anaconda。下载地址：[清华镜像载]https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ tenso...
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如果你已经安装过cuda，在安装新cuda时会遇到报错you already have a new version of the nvidia frameview. have new，此时打开，设置-安装的应用-搜索nvidia frameview.-卸载。cuda不同版本可以共存，但在安装新的cuda之前需要删除这个文件，并且在环境变量中将你需要的cuda上移，具体操作如下。一番搜索，是cuda版本过高了，在网上找cuda12.2的教程，都说tensorflow安装2.10就能跑，但我就是不行。
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下面的报错信息困扰了一天，网上的各种方法也都试过了，还是失败，最后自己瞎试，把问题给解决了，希望能给遇到同样问题的人一个借鉴具体报错信息如下：Traceback (most recent call last):File "C:\Users\Nhan\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\...
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### 配置 Python 3.11 和 PyCharm 的 TensorFlow-GPU 环境 在 Python 3.11 下配置 TensorFlow-GPU 环境可能会遇到一些兼容性问题，因为 TensorFlow 官方并不完全支持最新的 Python 版本。以下是详细的解决方案： #### 兼容性注意事项 TensorFlow 对 Python 版本的支持有限。根据官方文档[^2]，TensorFlow 2.3.0 支持的最高 Python 版本为 3.8。因此，在尝试安装 TensorFlow-GPU 之前，请确认所使用的 Python 版本是否被支持。 如果强制使用不支持的 Python 版本（如 Python 3.11），可能需要手动调整依赖项并解决潜在冲突。 --- #### 解决方案 ##### 方法一：降级至受支持的 Python 版本 建议将 Python 版本降至 3.7 或 3.8，这是 TensorFlow 2.x 的推荐版本范围。可以通过以下方式实现： ```bash conda create -n tf_env python=3.8 conda activate tf_env ``` 随后按照标准流程安装 TensorFlow-GPU： ```bash pip install tensorflow-gpu==2.3.0 ``` 此方法可以有效避免因高版本 Python 导致的兼容性问题[^1]。 --- ##### 方法二：继续使用 Python 3.11 并处理依赖关系 如果必须坚持使用 Python 3.11，则需注意以下几点： 1. **检查 CUDA 和 cuDNN 版本** TensorFlow-GPU 要求特定版本的 NVIDIA CUDA Toolkit 和 cuDNN 库。对于 TensorFlow 2.3.0，应匹配 CUDA 10.1 和 cuDNN 7.6。可通过以下命令验证已安装的驱动程序版本： ```bash nvcc --version cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` 2. **安装 NumPy 的适配版本** 如果存在 `ImportError` 提示与 NumPy 不兼容的情况，可卸载当前版本并重新安装指定版本的 NumPy： ```bash pip uninstall numpy pip install numpy==1.19.5 ``` 这一步骤有助于修复常见的导入错误[^3]。 3. **安装 TensorFlow-GPU** 使用清华镜像源加速安装过程： ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu==2.3.0 ``` 4. **测试环境** 创建简单的脚本来验证 TensorFlow 是否成功加载 GPU 设备： ```python import tensorflow as tf gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU') if gpus: print(f"Detected {len(gpus)} GPUs") else: print("No GPU detected.") ``` --- #### 在 PyCharm 中配置 TensorFlow-GPU 环境 完成上述步骤后，还需设置 PyCharm 来识别虚拟环境中的 TensorFlow-GPU： 1. 打开 PyCharm 设置 (`File -> Settings`)。 2. 转到 `Project: <your_project_name> -> Python Interpreter`。 3. 添加新的解释器路径指向 Conda 或 Pip 创建的虚拟环境目录。 4. 确认项目文件夹下的 `.venv` 文件已被正确关联。 --- ###
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