【pycharm】ImportError: libcusolver.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

最新推荐文章于 2024-12-19 15:30:20 发布
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在pycharm里运行，出现ImportError错误：

解决这一问题的方法是：

打开pycharm 菜单栏Run-Edit Configurations

将cuda的路径添加到Environment Variables

LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64;PYTHONUNBUFFERED=1

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ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory 【学习笔记】【原创】...
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作者：庄泽彬(欢迎转载，请注明作者) 说明:千辛万苦终于在ubuntu18.04上安装好cuda9.1与cudnn7.0.5，但是导入import tensorflow as tf却报了这个错误。 上网找了一下资料原来目前的cuda9.1暂时不支持tensorflow，所以如果你安装的cuda版本是9.1那样你必须重装成cuda9.0 tensorflow与cuda的版本对应关...
有关ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file问题
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12-19 739
对于cudatoolkit，我们主要看到cuda>=某版本，我们直接选择9.0即可，个人感觉只要符合就行，要求没有那么高。本人是在服务上安装的，所以主要使用命令行安装。一定要注意版本配对，我使用的tensorflow版本是1.12.0。搜索cudnn其实cuda的对应版本也会给出，相当于一起安装。conda install --use-local 安装包路径。找到这个，如何将url复制，再使用wget下载，
远程访问服务器，ImportError: libcusolver.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory问题
Sesen的木屋
12-25 1779
在远程访问服务器时，在import tensorflow时，经常遇到ImportError: libcusolver.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory问题，先将解决方法记录下来，方便以后使用。 1、root用户下，在/etc/profile中配置全局变量 命令为： ############...
ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: no such file or directory.
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04-09 2239
安装cuda 9.1,cudnn 9.1和tensorflow 1.6后，导入tensorflow时，报如下错误： ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: no such file or directory Failed to load the native TensorFlow runtime. 错误原因...
解决：ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
xiaolajiruirui的博客
01-06 1208
python文件运行时报错： ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory 原因：tensorflow-gpu和cuda的版本不对应 查找对应关系：https://tensorflow.google.cn/install/source?hl=en#linux
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这几天在老师的服务器上遇到的一个问题，具体什么原因不太清楚，不过一出现这个问题便会导致所有人无法使用服务器跑程序，网上看到有一种挺复杂的办法，感觉没这个方法好用。 具体描述：ImportError: libcublas.so 9.0: cannot open shared object file:No such file or directory 下面附上解决办法： 第一步：打开ssh会话，记得...
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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深度神经网络库，用于加速深度学习框架的运行。如果缺少这个库，...
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ImportError: libcusolver.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
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Error: libcusolver.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or direcctory
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如果添加好了环境，还是出现同样的报错，则可以尝试以下解法： cd ~ sudo cp /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudart.so.8.0 /usr/local/lib/libcudart.so.9.0 && sudo ldconfig cp /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcublas.so.9.0 /usr/local/...
解决pycharm提示ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
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ImportError: libcudnn.so.9: cannot open shared object file: No such file or directory
03-17
<think>好的，我现在需要解决用户遇到的ImportError: libcudnn.so.9缺失的问题。用户提到之前有参考过cudnn版本不兼容的情况，比如引用1和2中的例子，分别是cudnn 5.0需要升级到7.0，以及设置LD_LIBRARY_PATH指向cuda/lib64。现在用户的问题是关于libcudnn.so.9，应该是cudnn版本9的问题。 首先，我应该考虑用户的环境是否安装了正确的cudnn版本。可能用户安装了cudnn 9，但系统找不到对应的库文件。或者用户安装的cuda版本与cudnn 9不兼容。例如，cudnn版本需要和cuda版本匹配。比如，cudnn 9可能对应cuda 11.x，而如果用户安装的是cuda 10.x，那可能不兼容。 接下来，可能的解决步骤包括：1. 检查cudnn是否安装正确。用户可能没有正确安装cudnn，或者安装路径没有添加到环境变量中。2. 确认cuda版本是否与cudnn 9兼容。需要查阅cudnn和cuda的版本对应表。3. 设置LD_LIBRARY_PATH环境变量，确保包含cudnn的库路径。例如，如果cudnn安装在/usr/local/cuda/lib64，需要将该路径加入LD_LIBRARY_PATH。但用户之前的问题中，引用2提到的是cudnn 8的情况，用户现在遇到的是cudnn 9，可能需要类似的处理。 另外，可能用户安装了多个cuda版本，导致路径混乱。或者安装的cudnn文件没有正确复制到cuda的目录中。例如，cudnn的安装通常需要将头文件和库文件复制到cuda的对应目录下，如果这一步没做对，就会出现找不到库的情况。 可能的解决方案步骤： 1. 确认安装的cudnn版本是否与cuda版本匹配。例如，cudnn 9.x需要对应的cuda 11.x。 2. 检查cudnn的安装是否正确。例如，是否将libcudnn.so.9复制到了正确的目录，如/usr/local/cuda/lib64。 3. 添加环境变量LD_LIBRARY_PATH，包含cuda库的路径。例如，export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH。 4. 创建符号链接，如果库文件存在但版本号不同，可能需要软链接到libcudnn.so.9。 5. 更新系统的库缓存，执行ldconfig。 同时，用户可能需要检查TensorFlow或PyTorch等框架是否支持cudnn 9和对应的cuda版本。例如，某些TensorFlow版本可能只支持特定cudnn版本，需要确认兼容性。 需要提醒用户注意，安装cudnn时需要按照官方文档的步骤，正确解压并复制文件到cuda目录，并设置权限。另外，重启终端或重新加载环境变量可能也是必要的。 现在，根据这些思考，整理出步骤式回答，确保引用之前的例子中的解决方法，如设置LD_LIBRARY_PATH，检查版本兼容性等。</think>### 解决 ImportError: libcudnn.so.9 缺失问题的方法 1. **确认 CUDA 和 CuDNN 版本兼容性** CuDNN 版本必须与 CUDA 版本严格匹配。例如，CuDNN 9.x 通常要求 CUDA 11.x。若版本不匹配，需升级 CUDA 或降级 CuDNN[^1]。 - 查看 CUDA 版本： ```bash nvcc --version ``` - 检查已安装的 CuDNN 版本： ```bash cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` 2. **重新安装 CuDNN** 从 [NVIDIA CuDNN 官网](https://developer.nvidia.com/cudnn) 下载与 CUDA 版本对应的 CuDNN 9.x，并按官方步骤安装： - 解压文件并复制到 CUDA 目录： ```bash sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ ``` - 设置文件权限： ```bash sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ``` 3. **配置环境变量** 将 CUDA 库路径添加到 `LD_LIBRARY_PATH`（临时生效）： ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 或在 `~/.bashrc` 中添加以下行（永久生效）： ```bash echo &#39;export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH&#39; >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 此方法类似引用[2]中解决 CuDNN 8 缺失问题的方案[^2]。 4. **创建符号链接（若文件存在但名称不匹配）** 若库文件实际存在但版本号不同（如 `libcudnn.so.9.1.0`），可创建软链接： ```bash sudo ln -s /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.9.1.0 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.9 ``` 完成后更新库缓存： ```bash sudo ldconfig ``` 5. **验证安装** 重新运行程序或通过以下命令检查 CuDNN 是否可调用： ```bash python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices(&#39;GPU&#39;))" ``` --- ###
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