Could not load dynamic library ‘libcublas.so.11‘； dlerror: libcublas.so.11: cannot open shared解决方案

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分类专栏： Python基础课程 文章标签： python libcublas.so cannot open 解决方案
于 2023-12-07 08:15:00 首次发布
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  大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为优快云博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。

  本文主要介绍了Could not load dynamic library ‘libcublas.so.11’; dlerror: libcublas.so.11: cannot open shared解决方案，希望能对使用python的同学们有所帮助。

文章目录

1. 问题描述

  今天在服务器上运行代码时，却出现了Could not load dynamic library ‘libcublas.so.11’; dlerror: libcublas.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory;的错误提示，具体报错信息如下图所示：

在这里插入图片描述

  在经过了亲身的实践后，终于找到了解决问题的方案，最终将逐步的操作过程总结如下。希

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### 解决CUDA环境中`libcusolver.so.11`库缺失的方法 当遇到`ImportError: libcusolver.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory`错误时，这通常意味着系统的动态链接器无法找到所需的CUDA共享库文件。以下是详细的排查和解决措施： #### 检查CUDA安装路径 确认CUDA是否已正确安装以及`libcusolver.so.11`是否存在指定位置。可以通过以下命令验证： ```bash ls /usr/local/cuda/lib64/ | grep libcusolver.so ``` 如果未发现对应版本的`.so`文件，则说明当前CUDA版本不包含该特定版本的库或安装过程存在问题。 #### 更新环境变量设置 确保环境变量`LD_LIBRARY_PATH`包含了CUDA库所在的目录。可以在终端执行下列指令临时添加路径： ```bash export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 ``` 对于长期生效，建议将此行加入到用户的shell配置文件（如`.bashrc`）中去[^2]。 #### 执行ldconfig更新缓存 为了使新的库能够被系统识别，需刷新本地动态链接器缓存： ```bash sudo ldconfig ``` #### 安装匹配版本的CUDA Toolkit 若以上操作仍未能解决问题，可能是因为所使用的PyTorch或其他依赖项期望的是不同版本的CUDA工具包。此时应考虑重新安装与之兼容的具体版本的CUDA toolkit，并确保其版本号与所需加载的`.so`文件相一致[^3]。 #### 使用虚拟环境隔离依赖关系 为了避免不同项目之间的冲突，在创建新项目的开发环境下可以利用conda或venv来构建独立的工作空间，从而更好地管理各个软件包及其对应的CUDA需求[^4]。 通过上述手段应该能有效处理因缺少`libcusolver.so.11`而导致的应用程序启动失败的情况。值得注意的是，保持各组件间良好的版本适配性是预防此类问题的关键所在。
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