import torch 提示问题ImportError: libc.so.6: version `GLIBC_2.14‘ not found

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于 2022-03-31 16:58:52 首次发布
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本文详细介绍了如何下载并安装GLIBC 2.14，包括解压源码、配置、编译和安装过程，以及最后创建软链接以更新系统库。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、下载地址：glibc-2.14.tar.xz，下载glibc-2.14.tar.gz完之后解压到glibc-2.14目录里，如下代码

tar -xf glibc-2.14.tar.xz
cd glibc-2.14
mkdir build
cd build

2、进入build目录安装

../configure --prefix=/usr/local/glibc-2.14  --with-headers=/usr/include
make -j4
make install

3、修改软链接

ln -s  /usr/local/glibc-2.14/lib/libc-2.14.so   /lib64/libc.so.6

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mamba 报错importerror: libcudart.so.12:mamba报错ImportError: libcudart. so.12: cannot open shared object
03-23
<think>好的，我现在需要帮助用户解决他们在使用Mamba时遇到的ImportError，具体是找不到libcudart.so.12这个共享库文件。首先，我得回忆一下这个错误通常是什么原因导致的。通常来说，当程序依赖某个共享库（如.so文件）而系统找不到时，就会抛出这样的错误。 用户提到的libcudart.so.12是CUDA运行时库的一部分，版本12。这可能意味着他们安装的Mamba相关软件（比如某个深度学习框架或GPU加速库）需要CUDA 12的环境，但系统中可能没有正确安装或者路径配置有问题。 接下来，我需要考虑常见的解决步骤。首先应该确认用户是否安装了CUDA 12。如果已经安装，可能需要检查路径是否被正确添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。如果没有安装，就需要建议用户安装合适版本的CUDA。 另外，有时候即使CUDA安装正确，如果动态链接器缓存没有更新，系统也可能找不到库文件。这时候可以使用ldconfig命令来更新缓存。此外，用户可能安装了多个CUDA版本，导致版本冲突，需要检查默认的CUDA版本是否为12。 还要考虑到，某些情况下，软件包可能需要特定版本的CUDA，用户可能误安装了其他版本，比如11.x而不是12.x。这时候需要确认软件的要求，并安装对应的CUDA版本。 可能需要分步骤指导用户检查CUDA安装情况，确认库文件的存在，设置环境变量，以及处理可能的版本冲突问题。同时，要提醒用户在安装CUDA时注意驱动兼容性，因为不同CUDA版本对NVIDIA驱动版本有不同的要求。 最后，需要确保回答结构清晰，逐步引导用户排查问题，并给出具体的命令示例，方便用户执行和验证。还要注意使用中文，避免专业术语过于晦涩，让用户能够理解并操作。</think>遇到Mamba报错 `ImportError: libcudart.so.12: cannot open shared object` 时，表明系统缺少CUDA 12运行时库或路径配置错误。以下是逐步解决方案： --- ### **1. 确认CUDA 12是否已安装** - **检查CUDA版本**： ```bash nvcc --version # 查看CUDA编译器版本 cat /usr/local/cuda/version.txt # 直接查看CUDA安装信息 ``` - 如果输出显示版本为 **12.x**（如12.0、12.1），则已安装CUDA 12。 - 如果未安装或版本低于12.x，需安装CUDA 12。 --- ### **2. 安装CUDA 12** - **步骤1：访问CUDA Toolkit官网** 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-12-0-0-download-archive - **步骤2：选择对应系统配置** 根据操作系统（Linux/Win）、架构（x86_64/ARM）、发行版（Ubuntu/CentOS等）选择安装方式。 - **步骤3：执行安装命令（以Ubuntu为例）** ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.0.0/local_installers/cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run sudo sh cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run ``` - **步骤4：配置环境变量** 在 `~/.bashrc` 或 `~/.zshrc` 中添加： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-12.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` 然后执行： ```bash source ~/.bashrc # 或 source ~/.zshrc ``` --- ### **3. 检查库文件是否存在** - **确认`libcudart.so.12`的路径**： ```bash find /usr -name "libcudart.so.12*" 2>/dev/null ``` - 预期输出示例：`/usr/local/cuda-12.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudart.so.12.0.0` - 如果未找到，说明CUDA 12未正确安装。 --- ### **4. 更新动态链接器缓存** - 执行以下命令更新库缓存： ```bash sudo ldconfig ``` --- ### **5. 处理多版本CUDA冲突** - **切换默认CUDA版本**（如果已安装多个版本）： ```bash sudo rm /usr/local/cuda # 删除原有软链接 sudo ln -s /usr/local/cuda-12.0 /usr/local/cuda # 创建新软链接 ``` --- ### **6. 验证修复** - 重新运行Mamba命令，检查是否报错。 - 可通过以下命令验证CUDA是否可用： ```bash nvidia-smi # 查看GPU状态 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" # 如果使用PyTorch ``` --- ### **常见问题补充** - **NVIDIA驱动兼容性**：CUDA 12需要NVIDIA驱动版本 ≥ 525.60.13，通过 `nvidia-smi` 检查驱动版本。 - **虚拟环境问题**：如果在虚拟环境中使用，确保环境激活且CUDA路径正确继承。 - **Docker用户**：若在容器中运行，需在镜像中安装CUDA 12或映射主机CUDA库。 --- 通过以上步骤，可系统性解决 `libcudart.so.12` 缺失问题。如仍有问题，请提供具体环境信息（操作系统、Mamba用途等）进一步排查。
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