有效解决OSError: libcusparse.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory

本文详细阐述了如何处理OSError: libcusparse.so.11或10的错误,涉及路径设置、cuda版本兼容性,重点在于解决在debug模式下运行.py文件的问题。步骤包括终端路径设置和~/.bashrc文件修改,确保代码在终端和debugging时都能顺利运行。

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一、结论

        无论是OSError: libcusparse.so.11,还是OSError: libcusparse.so.10,都可以用这套流程解决,一样的思路!

        首先说结论:出现这种错误,要么是path没设置好,要么是cuda版本不对不包含libcusparse.so.11文件。

        如果是path没设置好,其中要注意,path不仅要在terminal设置好,还要修改文件~/.bashrc里的几个export PATH。

        如果是cuda版本不对不包含libcusparse.so.11文件,那就得remove current cuda,然后install new cuda。

二、问题背景

        之前我在terminal运行.py文件,会报错OSError: libcusparse.so.11,发现是我的path没设置好。在terminal设置好path之后,可以正常在terminal运行.py文件,但是竟然无法在debug时正常运行!!!每当我选择debugging的时候,又报错OSError: libcusparse.so.11,明明在terminal上已经可以正常运行,怎么回事呢???

        尝试了几十种方法,google看github、stackoverflow,百度看csdn、知乎,都看麻了。终于在pyG官方团队的github issues几百个评论中梳理拼凑出了最终正确答案,真是功夫不负有心人,凌晨2点的我在那一刻太开心了!!!

三、解决流程

### 解决 Ubuntu 系统中的 `OSError: libcusparse.so.11` 错误 当遇到错误提示 `OSError: libcusparse.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory` 时,这通常意味着系统缺少所需的 CUDA 库文件。为了修复此问题,可以按照以下方法操作: #### 方法一:安装缺失的库文件 如果问题是由于缺少特定版本的 cuSPARSE 库引起的,则可以通过安装相应的 NVIDIA CUDA Toolkit 来解决问题。 对于大多数情况而言,在终端执行如下命令来更新软件包列表并安装最新版的 cuda 工具包可能有助于解决该问题[^2]: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit ``` #### 方法二:手动下载并配置库路径 另一种解决方案是直接获取所需版本的 `.so` 文件,并将其放置到适当的位置以便 Python 或其他应用程序能够找到它。具体来说就是先访问[NVIDIA 官方网站](https://developer.nvidia.com/cusparse)下载对应平台架构下的预编译二进制文件(例如 `libcusparse.so.11`),之后再把它们复制至系统的动态链接器搜索范围内,比如 `/usr/local/lib` 或者虚拟环境中指定的目录内,如 `/opt/conda/envs/deepdr/lib` 下。 完成上述任一步骤后,还需要确保环境变量 LD_LIBRARY_PATH 中包含了新添加的库位置,可通过编辑 shell 配置文件(`.bashrc`, `.zshrc` 等)实现这一点: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/library/folder source ~/.bashrc # 刷新当前会话以应用更改 ``` 最后重启程序尝试重新加载依赖项,验证问题是否得到解决
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