Pycharm远程运行/调试程序,报错:缺少运行时库【ImportError: libcublas.so.9.0 解决方法】

本文针对PyCharm远程开发环境下出现的libcublas.so.9.0加载失败问题提供了解决方案。通过调整PyCharm的配置,正确设置LD_LIBRARY_PATH和CUDA_HOME环境变量,确保远程服务器上的CUDA库能够被正确加载。

现象说明


本地开发环境Mac Pycharm, 远程服务器CentOS tensorflow/cuDNN/CUDA,现象:

ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file


关于配置Pycharm远程开发环境


这位老兄写的非常详细,链接 > [ 点我 学搭建环境]

学完搭建环境就回来,关于解决找不到运行时库的报错,我这篇方法更合适。

问题原因分析1.


本地代码在远程服务器上解释执行,但寻找外部依赖依然由本地框架完成,需要手工指定远程服务器上安装的第三方运行时库(python解释器自己找不到的那种)。

 

解决方案2.

打开箭头指向的按钮 

设置这两个变量 3.:

LD_LIBRARY_PATH=”$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64” 
CUDA_HOME=/usr/local/cuda

应该解决了,cheers!
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作者:Journey-Go 
来源:优快云 
原文:https://blog.youkuaiyun.com/tanhongguang1/article/details/81396724 
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

<think>好的,用户遇到了PyCharm中因缺少libcudnn.so.9导致的ImportError问题,需要解决。首先,我需要回忆一下libcudnn的相关知识。libcudnn是NVIDIA的CUDA深度神经网络,用于加速深度学习框架的运行。如果缺少这个,通常是因为CUDA或cuDNN没有正确安装,或者环境变量没有配置好。 用户提到错误是关于libcudnn.so.9,这说明他们可能需要安装cuDNN 7.x版本,因为cuDNN的版本与CUDA版本对应。例如,CUDA 9.0通常对应cuDNN 7.x。但需要确认用户当前的CUDA版本是否匹配。根据用户提供的参考引用,他们之前安装过CUDA 9.0和cuDNN 7.0.5,可能现在环境发生了变化,或者PyCharm没有正确识别路径。 接下来,我需要考虑可能的解决步骤。首先,检查CUDA和cuDNN是否正确安装。用户可能需要重新下载cuDNN,解压并复制文件到CUDA的安装目录。然后,设置环境变量,如LD_LIBRARY_PATH,确保包含cuDNN的路径。另外,检查PyCharm运行环境,确认是否在虚拟环境中缺少这些,或者在PyCharm的配置中没有正确设置环境变量。 此外,用户可能使用的是旧硬件,比如显卡计算能力低于3.0,但参考引用中提到他们之前安装过digits,说明显卡可能支持。不过需要确认当前驱动是否支持CUDA 9.0,以及是否有多个CUDA版本导致冲突。 可能的解决方案包括:安装正确的cuDNN版本,配置环境变量,创建符号链接,或者在PyCharm中指定路径。同时,用户可能需要检查项目依赖的框架(如TensorFlow或PyTorch)是否与CUDA 9.0和cuDNN 7兼容,因为某些框架版本可能不支持较旧的CUDA版本。 另外,用户可能没有将cuDNN的路径添加到系统中,导致动态链接器找不到该文件。可以通过更新ld缓存或者将路径添加到LD_LIBRARY_PATH来解决。在PyCharm中,还可以在运行配置里添加环境变量,确保程序运行时能找到libcudnn.so.9。 最后,可能需要验证安装是否正确,使用命令检查是否存在,或者运行一个简单的深度学习代码测试是否仍报错。如果用户之前切换过CUDA版本,可能需要更新符号链接或重新安装cuDNN。</think>在PyCharm解决$libcudnn.so.9$失问题,需按以下步骤操作: ### 解决方法 1. **验证CUDA/cuDNN安装** - 检查CUDA 9.0安装路径:`/usr/local/cuda-9.0` - 确认cuDNN 7.x文件已正确复制到CUDA目录: ```bash sudo cp cudnn-9.0-linux-x64-v7.*.tgz /usr/local/cuda-9.0 sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn* ``` 2. **配置动态链接路径** ```bash # 添加环境变量到~/.bashrc echo &#39;export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH&#39; >> ~/.bashrc source ~/.bashrc # 更新动态链接缓存 sudo ldconfig ``` 3. **PyCharm环境设置** - 打开`Run > Edit Configurations` - 在`Environment variables`添加: ```makefile LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:${LD_LIBRARY_PATH} ``` 4. **创建符号链接(若文件存在但名称不符)** ```bash sudo ln -s /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn.so.7 /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn.so.9 ``` ### 验证步骤 ```bash # 检查文件存在性 ls -l /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn* # 查看深度学习框架兼容性 python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices(&#39;GPU&#39;))" ``` ### 注意事项 - 显卡计算能力需≥3.0才能支持cuDNN[^1] - CUDA 9.0最高仅支持cuDNN 7.6.5 - 若使用虚拟环境,需在激活环境后重新配置路径
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