./sample_googlenet: error while loading shared libraries: libnvcaffeparser.so.7.0.0: cannot open sha

最新推荐文章于 2024-03-11 20:57:49 发布
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分类专栏： TensorRT
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本文介绍了一种解决TensorRT在使用sample_googlenet进行测试时出现错误的方法。通过设置环境变量LD_LIBRARY_PATH并指向TensorRT的lib目录，再运行make install命令，最后在bin目录下执行测试程序。

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

源码编译TensorRT通过后，想使用 sample_googlenet 测试是否成功时，出现这个报错。

解决方案：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/yang/software/TensorRT-7.0.0.11/lib

其中 /home/yang/software/ 根据自己TensorRT-7.0.0.11的安装位置修改

另外，需要 sudo make install 后到TensorRT-7.0.0.11/bin 下运行

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### 解决 `libcublas.so.11` 加载失败的方法 当遇到错误提示 `error while loading shared libraries: libcublas.so.11: cannot open shared object file` 时，这通常意味着系统找不到所需的 CUDA 库文件。以下是详细的解决方案： #### 验证CUDA安装路径 确认 CUDA 是否已正确安装以及其版本是否匹配当前需求。可以通过命令验证 CUDA 的安装位置和版本号： ```bash nvcc --version ``` 如果显示的版本不包含 `libcublas.so.11` 或者路径不对，则可能需要重新安装或配置环境变量。 #### 设置环境变量 确保设置了正确的环境变量来指向 CUDA 安装目录下的库文件夹。编辑 `.bashrc` 文件并添加以下内容： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} source ~/.bashrc ``` 上述操作会将 CUDA 工具链加入到系统的执行路径中，并让动态链接器知道去哪里寻找相应的共享对象文件[^1]。 #### 检查依赖关系 有时即使存在所需版本的库也可能因为其他依赖缺失而无法正常工作。可以利用工具如 `ldd` 来查看具体哪个依赖项丢失： ```bash ldd /path/to/your/application | grep "not found" ``` 对于特定于 CUDA 的情况，可以直接测试 `libcublas.so.11` 自身是否有未满足的依赖条件： ```bash ldd $(which nvcc) | grep cublas ``` #### 更新软件包管理器索引 为了防止由于本地缓存过期而导致的问题，建议先刷新 APT 软件源列表再尝试解决问题： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y ``` #### 安装必要的支持库 根据实际缺少的情况补充相应版本的支持库。例如，若确实缺乏 `libcublas.so.11` 及其关联组件，可以从 NVIDIA 官方网站下载对应版本的 CUDA Toolkit 并按照说明文档完成部署过程[^2]。 通过以上措施应该能够有效处理因找不到 `libcublas.so.11` 导致的应用程序启动失败问题。另外值得注意的是，不同发行版的操作系统之间可能存在细微差异，因此最好参照官方指南来进行具体的调整优化。
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