tensorflow import 没找到cudnn库问题解决

最新推荐文章于 2024-10-30 17:21:12 发布
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本文介绍了解决ImportError: libcudnn.so.5: cannot open shared object file: No such file or directory错误的方法。通过将cuda下的lib64中的libcudnn.so等文件复制到指定目录来修复该问题。

ImportError: libcudnn.so.5: cannot open shared object file: No such file or directory

将cuda下lib64中的libcudnn.so，libcudnn.so.5，libcudnn.so.5.0.5复制到/usr/lib目录下 或者 /usr/local/lib目录下

如何成功安装tensorflow的cuda和cudnn的详细步骤
weixin_49807630的博客
06-20 837
刚试成功的成功安装tensorflow的cuda和cudnn的详细步骤
Tensorflow、cuda和cudnn安装与下载（详细）
简学
12-19 1404
教程千千万，看这一篇就够了 Tensorflow、cuda和cudnn在本机上折腾来折腾去，将其安装到虚拟环境中他不香吗？后期维护多方便
windows server+tensorflow gpu+cuda+cuDNN配置找不到cudart路径问题
dongchun1597的博客
03-19 393
跟着网上一大堆教程做了好久，我发现了一个很严肃的问题，几乎都是一个模板，也不思考为什么要这么做。报错了都直接百度下一个问题。运气好就很快配成功了，运气不好就配不成功。虽然大致流程都差不多，有一些关键问题需要注意 Attention:cuda版本和cuDNN版本问题的确定，首先把你的显卡驱动更新到最新版本，其次打开你的pycharm(博主偏爱，大家随意)，安装tensorflow gpu...
TensorFlow的一些依赖库
05-24
这个使用TensorFlow的一些常用的库，如手势数据集，一些工具类
tensorflow报错: DNN library is no found
风一样的少年
01-15 3446
然后就是安装了，将tar包上传到服务器上，然后解压，然后将include目录的文件拷贝到 CUDA_HOME的include目录下，将lib目录下的文件拷贝到CUDA_HOME的lib64的目录下。进入CUDA_HOME下，也就是进入你的cuda的驱动的安装目录，查看一下是否有 include/cudnn.h这个文件，如果没有就说明没有安装。然后执行一下ldconfig，如果没有报错，在测试一下你的程序，看看还报错不。这个错误基本上说明你安装的 cudnn有问题，或者没有安装这个工具。
opencv cudnn 找不到问题
qq_37120714的博客
12-17 1378
extract version from the include if(CUDNN_INCLUDE_DIR) if(EXISTS “CUDNNINCLUDEDIR/cudnnversion.h")file(READ"{CUDNN_INCLUDE_DIR}/cudnn_version.h") file(READ "CUDNNI​NCLUDED​IR/cudnnv​ersion.h")file(READ"{CUDNN_INCLUDE_DIR}/cudnn_version.h” CUDNN_H_CONT.
anaconda安装Tensorflow、cuda、cudnn.pdf
09-25
Anaconda 安装 TensorFlow、CUDA、cuDNN 本文档详细介绍了如何使用 Anaconda 安装 TensorFlow、CUDA 和 cuDNN，以便在 GPU 上训练神经网络。这些步骤对于新手可能会遇到困难，因此本文将逐步指导您完成安装过程。 ...
2.CUDA与cuDNN配置，在虚拟环境搭建tensorflow框架
zzf021122的博客
10-30 1356
（中央处理器，Central Processing Unit）和（图像处理器，Graphics Processing Unit）。查看自己的电脑此电脑->右键->管理->设备管理器->显示适配器可以看到点击出现了，即我的电脑独立型号（入门级别😂）。有独显就可以继续看下去。
Windows安装GPU版本的tensorflow+CUDA+CUDNN（超详细）
m0_46093829的博客
02-12 6527
查看自己的Windows电脑是否成功安装了CUDA 第一步：同时按键盘上的“windows键+R”，输入“cmd”并回车，进入windows的命令行界面。 第二步：命令行里输入“nvcc -V”并回车 第三步：如果已经成功安装CUDA的话，会显示CUDA的版本号的。 安装CUDA 首先，查看电脑的NVIDIA 版本是否支持CUDA 以及能够配置的CUDA 版本 方法： 在桌面空白处单击右键，打开英伟达控制面板，如果找不到可以参考如下网址win10 nvidia控制面板怎么打开,wi...
tensorflow依赖集合
12-09
tensorflow 1.4版本 依赖库 python /home/suanfa/data/tf_depends/funcsigs-1.0.2.tar.gz /home/suanfa/data/tf_depends/funcsigs-1.0.2-py2.py3-none-any.whl /home/suanfa/data/tf_depends/mock-2.0.0.tar.gz /home/suanfa/data/tf_depends/mock-2.0.0-py2.py3-none-any.whl /home/suanfa/data/tf_depends/numpy-1.11.2.tar.gz /home/suanfa/data/tf_depends/pbr-3.1.1.tar.gz /home/suanfa/data/tf_depends/pbr-3.1.1-py2.py3-none-any.whl /home/suanfa/data/tf_depends/protobuf-3.1.0.post1.tar.gz /home/suanfa/data/tf_depends/protobuf-3.1.0.post1-py2.py3-none-any.whl /home/suanfa/data/tf_depends/setuptools-38.2.4.rar /home/suanfa/data/tf_depends/six-1.11.0.tar.gz /home/suanfa/data/tf_depends/six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl /home/suanfa/data/tf_depends/tf_depends.rar
cudnn_7.dll_cudnn.h_cudnn.lib
04-17
文件原名为cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip，解压后包含三个文件bin/cudnn_7.dll, include/cudnn.h 和lib/x64/cudnn.lib
cudnn库资源介绍
03-21
AI开发中，目前最为流行的就是GPU方案，这里，GPU方案中，需要用到cuda以及cudnn的相关库，本文档就是其中的cudnn的库介绍文档，值得参考
Could not find 'cudnn64_6.dll'
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【工具】cuDNN安装配置
...
12-21 559
安装cuDNN之前需要安装cuda，关于cuda的安装可以查看：《cuda安装及验证》 下载 下载地址 在此之前你还需要注册一个英伟达的账号，才能进行下载哦 安装配置 解压之后 找到cuda安装位置，将刚刚解压的cuDNN下的三个文件夹：bin、include、lib下的内容分别复制到cuda对应的同名文件夹下面 这里需要特别注意的是lib文件夹需要再往下一层，将x64文件夹下面的内容复制到cuda的lib的x64文件夹下面： 最后添加环境变量 至此，cuDNN就安装配置完成了 如何验证cuDNN安装配
CUDA\CUDNN安装，CUDNN文件复制解析
Jacobsua的博客
02-10 2199
CUDNN文件复制解析
Win10安装cuda、cudnn检测是否安装成功
wzk4869的博客
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用Python设计自主学习系统后端【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
最新发布
09-11
标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
tensorflow和cuda,cudnn的关系
04-30
### TensorFlow、CUDA 和 cuDNN 的依赖关系及作用 #### 1. **TensorFlow 对 CUDA 和 cuDNN 的依赖** TensorFlow 是一种用于构建和训练机器学习模型的开源框架。为了利用 GPU 加速计算，TensorFlow 需要依赖 NVIDIA 提供的 CUDA 工具包和 cuDNN 库。 - **CUDA (Compute Unified Device Architecture)** CUDA 是 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者通过 C/C++ 或其他支持的语言编写可以在 GPU 上运行的代码。对于 TensorFlow 而言，CUDA 主要提供了底层硬件接口的支持，使得 TensorFlow 可以调用 GPU 来加速矩阵运算和其他复杂的数值操作[^3]。 - **cuDNN (CUDA Deep Neural Network library)** cuDNN 是一个针对深度神经网络优化的库，它基于 CUDA 构建，提供高度优化的原语（primitives）来实现常见的深度学习算法。cuDNN 大幅提升了卷积层、池化层等操作的速度，因此在使用 TensorFlow-GPU 版本时，通常也需要安装与之兼容的 cuDNN 版本。 #### 2. **版本匹配的重要性** 由于 TensorFlow 对 CUDA 和 cuDNN 的具体功能有特定需求，不同版本之间可能存在不兼容的情况。以下是几个关键点： - **驱动程序 (Driver)** 安装 CUDA 前需确认系统的 NVIDIA 显卡驱动已更新至适当版本。可以通过 `nvidia-smi` 命令查看当前显卡驱动版本，并根据其决定可安装的最大 CUDA Toolkit 版本。 - **CUDA Toolkit** CUDA Toolkit 包含编译器 (`nvcc`)、库文件以及其他开发工具。选择合适的 CUDA Toolkit 版本至关重要，因为它直接影响到能否正确加载 GPU 设备上的二进制代码[^3]。 - **cuDNN** cuDNN 的版本必须与所选的 CUDA Toolkit 版本相匹配。此外，TensorFlow 自身也会指定所需的最低 cuDNN 版本号。例如，在某些情况下，可能需要手动下载 cuDNN 并将其路径添加到系统环境中[^4]。 #### 3. **安装流程概述** 按照正确的顺序完成以下步骤可以有效减少因版本冲突引发的问题： 1. 确认 NVIDIA 显卡驱动是否满足要求； 2. 根据驱动版本挑选适合的 CUDA Toolkit； 3. 下载并与选定 CUDA Toolkit 兼容的 cuDNN； 4. 创建 Conda 虚拟环境并设置 Python 解释器版本； 5. 使用 Conda 或 Pip 安装 TensorFlow-GPU，期间会自动拉取必要的依赖项如 cudatoolkit 和 cudnn[^3]。 #### 4. **验证安装** 最后一步是检验整个配置过程是否成功。可通过如下脚本检测 GPU 是否可用： ```python import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) ``` 如果返回值为 `True`，则表明 TensorFlow 成功识别到了 GPU 并能够正常使用[^3]。 --- ###
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