CUDA版本无误时import tensorflow报错：ImportError: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file的解决方案

欧二lord

已于 2023-05-29 16:16:08 修改

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文章标签： tensorflow cuda tensorflow-gpu 深度学习

于 2019-09-16 12:26:38 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43117620/article/details/100883747

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网上很多针对 libcudart.so.10.0: cannot open shared object file错误的解决方案都是查看CUDA的版本，但是如果CUDA版本正确的时候还是报这个错误的话，可以通过输入以下指令解决。

sudo ldconfig /usr/local/cuda-10.0/lib64

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ImportError: libcudart.so.10.2: cannot open shared object file: No such file or directory解决方案

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本文主要介绍了ImportError: libcudart.so.10.2: cannot open shared object file: No such file or directory解决方案，希望能对学习paddlepaddle的同学们有所帮助。文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案

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### 解决 `ImportError: libcudart.so.11.0` 的方法当遇到 `ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory` 错误时，这通常意味着 CUDA 库路径未被正确配置或者所需的库文件缺失。以下是几种可能的解决方案： #### 方法一：设置环境变量确保 CUDA 安装目录已添加到系统的动态链接器缓存中以及 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 环境变量里。 ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64:$LD_LIBRARY_PATH sudo ldconfig ``` 上述命令会更新当前 shell 会话中的环境变量并刷新系统范围内的共享库缓存[^1]。 #### 方法二：复制库文件至标准位置如果 CUDA 已经安装但是仍然找不到特定版本的 `.so` 文件，则可以尝试手动将该文件拷贝到 `/usr/lib/` 或者其他默认搜索路径下。 ```bash cd /usr/lib/ cp /usr/local/cuda-11.2/lib64/libcudart.so.11.0 ./ ``` 这种方法适用于 Docker 镜像或其他受限环境下，其中修改全局环境变量不可行的情况[^4]。 #### 方法三：通过 Conda 安装兼容版本对于 Anaconda 用户来说，可以通过 conda 来管理依赖关系，并指定安装与现有软件包相匹配的 cuda 版本。 ```bash conda install -c nvidia cudatoolkit=11.0 ``` 此操作将会下载并安装适合于 deepspeed 运行所需的确切 CUDA Toolkit 版本[^3]。 #### 方法四：验证 DeepSpeed 是否支持所使用的 CUDA 版本确认 deepspeed 支持正在使用的 CUDA 版本非常重要。不同版本之间可能存在不兼容之处，因此建议查阅官方文档来获取最新信息和支持矩阵。 ```python import torch print(torch.version.cuda) ``` 这段 Python 脚本可以帮助检查 PyTorch 当前连接的是哪个版本的 CUDA，从而判断它是否能够正常工作于目标环境中[^2]。