pycharm 导入tensorflow-gpu错误

最新推荐文章于 2025-03-25 11:46:23 发布
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分类专栏： python Linux 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bleedingfight/article/details/80461345
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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
04-12 4407
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）
m18539131037的博客
04-18 7191
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？
最新发布
xioayanran123的博客
03-25 1308
**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）
pycharm添加tensorflow-gpu环境
qq_31402749的博客
07-21 787
dcd
安装tensorflow-gpu时遇到的from tensorflow.python import pywrap_tensorflow失败的解决方案
weixin_45672316的博客
07-13 1184
安装tensorflow-gpu之后，运行时出现Import DLL failed的问题
win10下安装tensorflow-gpu，以及将tensorflow-gpu导入pycharm
qq_29631521的博客
12-26 4337
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...
解决Ubuntu18中的pycharm不能调用tensorflow-gpu的问题
12-16
当你在命令行环境中能正常导入和使用TensorFlow-GPU，但在PyCharm中遇到问题时，这通常与环境配置、库的路径设置或PyCharm的项目解释器设置有关。以下是可能的原因及相应的解决方案： 1. **环境变量问题**： 在...
pycharm安装tensorflow-gpu的配置文件.rar
02-19
1 解决想玩深度学习，但在配置tensorflow时迟迟不能成功的问题。 2 下载文件夹中有cudart64_100.dll和cudnn_7.dll两个文件 3 按照文件中的配置文件，以及电脑的配置，可配置成功
零基础安装tensorflow-cpu/gpu+导入pycharm内核
DearWTW的博客
04-01 2930
零基础安装Anaconda+tensorflow-cpu/gpu+导入pycharm内核
TensorFlow 找不到 GPU而PyTorch 能找到
Es_trella222的博客
06-18 2665
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。
Tensorflow gpu版本下
qq_33646749的博客
03-29 670
终于把tensorflow的gpu版本给跑起来了碰到的几个比较大的问题 首先是安装pip uninstall tensorflow 把cpu版本的tensorflow给删了  然后pip install tensorflow-gpu  这个时候要注意一下 默认安装的是最新版本的tensorflow-gpu版本  然后现在1.6版本1.6版本貌似是要用cuda9.0版本的 由于之前用caffe  下...
安装tensorflow-gpu
tianyunlinger的博客
05-11 1967
安装tensorflow-gpu 安装tensorflow的gpu真的是踩了一堆坑，所以写篇博客记录一下； 首先安装ensorflow-gpu并不单单只是pip install tensorflow-gpu就完事了，要装和注意的东西比想象中的多； 1要有显卡，而且显卡支持cuda，下个gpuz或者其他的显卡检测工具看下显卡支不支持cuda技术 上面是gpuz截图 2打开你的显卡控制面板，也就是下面这东西 然后选择 帮助-》系统信息-》组件 在这里能看到你的显卡驱动（NVCUDA64.DLL）和 右侧其
python使用TensorFlow库的时候运行报错
kunkun的博客
06-16 1677
python使用TensorFlow库的时候运行报错。
pycharm找不到tensorflow包或者ImportError: No module named 'tensorflow' 或者 import tensorflow as tf 出现下红线报错
ChijinLoujue的博客
02-25 1万+
问题： 1.pycharm找不到tensorflow包 2.ImportError: No module named ‘tensorflow’ 3.import tensorflow as tf 出现下红线报错 解决方法 1.在setting->project interpreter中修改（没啥用），但是知道了可以搞一个公用的虚拟环境。 解决方法，将.py放入venv文件夹路径下即可。 说明...
解决PyCharm [import tensorflow as tf]报错
u011473714的专栏
06-29 5281
环境:win10，64位，Windows，PyCharm问题: ImportError: No module named tensorflow 出现问题的原因:之前博文中我们成功安装了TensorFlow1.0版本.所用到的python解释器和我们当前PyCharm所用的python解释器不一致说导致.故解决方案,将PyCharm的解释器更改为TensorFlow下的python解释器(我这里解释...
【TensorFlow】Windows环境下PyCharm运行TensorFlow GPU版(附TensorFlow更新方法)
热门推荐
九栋老王的专栏
03-08 5万+
作为一名谷粉再加上最近研究深度学习，不得不说TensorFlow是一个很好的切入点，今天看了下官方教程踩了几个坑后，终于在PyCharm上起飞了，废话不多说下面开始搭建环境吧。(此教程Win10，8.1和7都适用，只需下载不同的安装文件即可) 1. 确定安装版本 CPU版：如果你的电脑没有NVIDIA的显卡的话，你就必须选择安装这个版本，不过这个版本的安装要比GPU版的简单，官方也推荐先
PyCharm导入tensorflow包报错的问题
Tasdily的博客
04-15 3790
若是你也遇到这个问题，说明你也没有理解tensorflow到底在哪里。 当安装了anaconda3.6后，在PyCharm中设置interpreter，这个解释器决定了你在PyCharm环境中写的代码采用什么方式去执行。 若是你的设置是anaconda下的python.exe。就会发现在PyCharm中写入import tensorflowas tf时，就会报错，提示没有tensorflo...
在服务器上import tensorflow 没问题，在pycharm中报错
orangefly0214的博客
12-10 1120
报错信息：ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory 代码在服务器上直接用命令行的方式运行没有问题，一旦在本地电脑上用pycharm连接，再跑的时候就报错。报错信息如上。 找了很久，有的说是cuda版本问题，有的说是环境变量问题，但是如果是cuda版本问题的话，...
Pycharm 首次导入 Tensorflow出现问题的解决方法
爱吃鱼的猫
07-16 1万+
参考Pycharm中加入Tensorflow出现问题的解决方法   在看本文前需要先了解一下本文所解决的问题，表现为两个方面： 1、在终端中导入tensorflow导入时并不提示 tensorflow 模块不存在问题，而是提示cudnn找不到，问题如下所示： dell@dell-PowerEdge-T630:~$ python Python 2.7.12 (default, Dec 4...
python3.11的pycharm配置tensorflow-gpu
03-19
### 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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