Couldn't open CUDA library libcupti.so.8.0. LD_LIBRARY_PATH

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#mnist #summary #cuda #libcupti #open

本文介绍了解决TensorFlow环境下cupti组件加载失败的方法。通过将libcupti.so系列文件从CUDA的extras/CUPTI/lib64目录复制到CUDA安装目录下，可以有效解决TensorFlow启动时报错的问题。

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

问题描述

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:129] : /usr/local/cuda-8.0/lib64:
2017-05-27 09:38:14.340135: F tensorflow/core/platform/default/gpu/cupti_wrapper.cc:59] Non-OK-status: ::tensorflow::Env::Default()->GetSymbolFromLibrary( GetDsoHandle(), kName, &f) status: Not found: /usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.so: undefined symbol: cuptiActivityRegisterCallbackscould not find cuptiActivityRegisterCallbacksin libcupti DSO

解决方案

将 /usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64/ 文件夹下 这3个 libcupti.so libcupti.so.8.0 libcupti.so.8.0.61文件拷贝到/use/local/cuda-8.0/下
重新运行就可以正常运行了

如何正确配置 `LD_LIBRARY_PATH` 以支持CUDA？
engchina的专栏
01-02 2264
如何正确配置 `LD_LIBRARY_PATH` 以支持CUDA？
【WSL2笔记2】 搭建深度学习开发环境踩坑笔记 Ubuntu+CUDA+cuDNN+PyTorch+Tensorflow+ONNX
老富的博客
04-06 4161
错误的结果就是配置的所有虚拟环境都以base的python版本运行，无法配置每个虚拟环境使用不同python版本，失去了虚拟环境意义。至此，适用PyTorch、Tensorflow、cuDNN框架的深度学习开发环境搭建完成。WSL 上的 CUDA 用户指南。安装protobuf 3.2版本。Anaconda官网版本档案。下载Anaconda安装包。创建Python虚拟环境。设置Anaconda路径。需要注册账号登录下载。通过SSH传送WSL。
TensorFlow on Windows: “Couldn't open CUDA library cudnn64_5.dll”
04-22 2534
TensorFlow on Windows: “Couldn’t open CUDA library cudnn64_5.dll”在 windows 下，使用 import tensorflow 时，如果出现 Couldn't open CUDA library cudnn64_5.dll ，同时也会伴随，如下的一些错误：Couldn't open CUDA library cudnn64_5.dl
cuda 的PATH ,LD_LIBRARY_PATH的添加
ch977的专栏
03-07 4777
PATH ：etc/profile LD_LIBRARY_PATH:~/.bashrc中添加 http://blog.163.com/thinki_cao/blog/static/83944875201302713822395/
Couldn‘t open CUDA library libcudnn.so.5 LD_LIBRARY_PATH: /usr/.................
Answer3664的博客
07-31 506
自己的报错忘记截图了，网上盗一张吧。。。 错误原因：在相应的目录下没有找到 libcudnn.so 描述下我遇到的问题：因为服务器的cuda版本是9.0，而我找到的一套代码用的是8.0。因此我需要在自己本地下安装一个cuda8.0，安装教程我参考的是这篇博客：https://blog.csdn.net/cheneykl/article/details/85785558。一定要严格按照博客中的内容，我就是因为少加了一行代码在.bashrc报错了。 装完cuda8.0之后就遇到上图的问题了。 解决方
tensorflow can't open CUDA library libcupti.so.8.0 or libcupti.so.9.0
xiaojiajia007的博客
03-30 3232
在tensorflow 1.12 运行mnist example 时前90个step正常，但是到step 90的时候报错，无法打开usr/local/cuda/lib64/libcupti.so.8.0 的问题，笔者猜测可能是新旧版本默认寻找libcuti.so.8.0的路径变了，或者存放相应文件的目录做了改变，通过查看cuda安装的文件夹可以看到该文件所在的目录并没有需要的目标文件。 解决办法...
import tensorflow 2025-03-05 15:46:02.049113: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'; dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: anaconda3/envs/niejiaxin/lib64
03-08
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH ``` 运行 `source ~/.bashrc` 生效。 #### 3. **降级 TensorFlow 版本** 如果已安装高版本 ...
python scripts/preprocessing/gen_mini_batches.py 2025-05-07 11:45:51.586250: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'; dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /opt/ros/melodic/lib://home/m/thirdparty/openmp/lib 2025-05-07 11:45:51.586276: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. Clustering labels 1237 / 1237 Finished reading labels, clustering data... Clustering labels 1237 / 1237 Finished reading labels, clustering data... Traceback (most recent call last): File "/home/m/AVOD/avod/scripts/preprocessing/gen_mini_batches.py", line 199, in <module> main() File "/home/m/AVOD/avod/scripts/preprocessing/gen_mini_batches.py", line 128, in main ppl_dataset = DatasetBuilder.load_dataset_from_config( File "/home/m/AVOD/avod/avod/builders/dataset_builder.py", line 153, in load_dataset_from_config return DatasetBuilder.build_kitti_dataset(dataset_config, File "/home/m/AVOD/avod/avod/builders/dataset_builder.py", line 191, in build_kitti_dataset return KittiDataset(cfg_copy) File "/home/m/AVOD/avod/avod/datasets/kitti/kitti_dataset.py", line 131, in __init__ self.kitti_utils = KittiUtils(self) File "/home/m/AVOD/avod/avod/datasets/kitti/kitti_utils.py", line 59, in __init__ self.label_cluster_utils.get_clusters() File "/home/m/AVOD/avod/avod/core/label_cluster_utils.py", line 209, in get_clusters raise ValueError( ValueError: Number of samples is less than number of clusters 0 < 1
最新发布
05-08
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH ``` - 执行`source ~/.bashrc`生效。 4. **验证GPU可用性** - 运行以下Python代码： ```...
GPU+Cuda8.0+cudnn8+OpenCv2.4.13+Caffee 安装教程嘎嘎
嘿，逮到一只大码农
11-13 1079
 1 安装CUDA准备工作1.1.检查自己的GPU是否是CUDA-capable 在终端中输入： lspci | grep -i nvidia，会显示自己的NVIDIA GPU版本信息 去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 2、查看Linux发行版本，x86_64(64位)??   # unam...
Tensorflow运行环境的cuda+cudnn版本问题
不眠旅行
03-24 1万+
问题 CentOS Linux release 7.3.1611服务器上以前装过tensorflow1.0，cuda8.0，cudnn v5.1，原本是能正常运行tf程序，一段时间没用，出了点小问题，故查资料解决一下 I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcub...
[错误解决] Couldn't open CUDA library
Evan Programming
02-04 516
当tensorflow遇到 Couldn't open CUDA library libcupti.so.9.0. LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64 可以添加自己环境变量 export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-9.0/lib64:/usr/local/cuda-9.0...
TensorFlow报 Couldn't open CUDA library libcupti.so.9.0. LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda-9.0/lib64
fu6543210的博客
05-08 1万+
TensorFlow跑一个程序，突然报下面的错误：I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:142] Couldn't open CUDA library libcupti.so.9.0. LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda-9.0/lib642018-05-08 09:47:01.684585: F ./tensorflo...
jupyter notebook下提示Couldn't open CUDA library libcudnn.so的解决办法
haolexiao的专栏
01-12 3975
用jupyter notebook远程连服务器的时候，发现import tensorflow之后会提示 Couldn’t open CUDA library libcudnn.so 于是探究了一下原因和解决办法 出这个错主要是因为LD_LIBRARY_PATH这个环境变量没有配置好，但是我直接ssh连接到服务器上之后，运行import tensorflow之后并没有错误，全都提示成功。
tensorflow运维（3）：tensorflow1.0的一个bug：can't open CUDA library libcupti.so.8.0
yjk13703623757的博客
08-24 669
1. 问题在使用tensorflow时，出现以下报错：2017-08-24 08:57:37.175475: tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:129 Could not open CUDA library libcupti.so.8.0. LD_LIBRARY_PATH: :/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda
LIBRARY_PATH和LD_LIBRARY_PATH环境变量的区别
weixin_34067102的博客
10-20 460
LIBRARY_PATH和LD_LIBRARY_PATH是Linux下的两个环境变量，二者的含义和作用分别如下： LIBRARY_PATH环境变量用于在程序编译期间查找动态链接库时指定查找共享库的路径，例如，指定gcc编译需要用到的动态链接库的目录。设置方法如下（其中，LIBDIR1和LIBDIR2为两个库目录）： export LIBRARY_PATH=LIBDIR1:LIBDIR2:$...
Anaconda3+Pytorh+yolo+cuda+cudnn+基于python的虹软人脸识别SDK集成
a052800的博客
03-09 1836
解决办法： 打开 Visual Studio 的安装管理工具，删除当前这个版本。在当前系统进程里边，删除掉vs的那个进程就好了。标注文件存放的目录内，会生成一个标注分类的文件。你应该可以找到刚才安装的cuda的环境配置。至此cuda的安装就算完了。如果用conda安装的话，需要先根据上面的“conda镜像源配置”里边进行操作。安装完成后，直接在当前的激活环境内输入 labelimg，打开就可以。完成后，配置环境变量，在刚才的path环境变量中。按下 Win+R，输入 cmd，然后按下回车，打开命令提示符。
cuda路径
zhaoluruoyan89的博客
08-13 9462
sudo ldconfig /usr/local/cuda-8.0/lib64 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64。如果仍然不行，再尝试执行: export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:...
ubuntu16.04.4 + cuda + cudnn + 环境变量（path）
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Yaque的博客
07-26 1万+
仅仅是总结，网上教程很多，勿喷，谢谢。时间2018年7月13日 环境： ubuntu16.04.4（注意，目前ubuntu上CUDA安装只支持该版本） 64位 显卡英伟达720M（没错，很古老吧。） 今天一看，发现这个写的太烂了 传送门，一位大哥写的超级详细的https://blog.csdn.net/Umi_you/article/details/802689...
tensorflow中LD_LIBRARY_PATH的问题
AprilNing的博客
06-12 2329
问题描述： I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:102] Couldn’t open CUDA library libcupti.so. LD_LIBRARY_PATH: F tensorflow/core/common_runtime/gpu/cupti_wrapper.cc:57] Check failed: f != nullptr cou
could not load dynamic library 'libcupti.so.11.2
09-21
&ldquo;could not load dynamic library 'libcupti.so.11.2'” 表示无法加载动态库 'libcupti.so.11.2'。 这通常是因为系统或应用程序找不到所需的库文件或库文件版本不兼容。要解决这个问题，你可以尝试以下方法： 1. 确认库文件是否存在：首先确认 'libcupti.so.11.2' 动态库文件是否存在于你的系统中。你可以使用命令 `ls /path/to/libcupti.so.11.2` 来检查文件是否存在。 2. 检查库文件路径：如果库文件存在，但系统无法找到它，你可以尝试在 LD_LIBRARY_PATH 环境变量中添加库文件的路径。例如，执行以下命令：`export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/library:$LD_LIBRARY_PATH`，将 /path/to/library 替换为实际的库文件路径。 3. 检查库文件版本兼容性：如果库文件版本不兼容，你可能需要查找适用于你的系统的兼容版本。可以尝试从官方网站或软件开发者处获取更新的库文件版本，并按照他们的说明进行安装和配置。 4. 更新相关软件：另一个解决方法是确保你的系统和相关软件都是最新的。尝试升级你的操作系统、驱动程序和应用程序，并重试加载动态库。 5. 寻求帮助：如果以上方法都不能解决问题，建议寻求相关领域专家或开发者的帮助。他们可能能够提供更具体的解决方案或建议。 这些是可能解决问题的常见方法，但具体解决方案取决于你的操作系统、应用程序和库文件的配置。因此，建议在尝试这些方法之前仔细阅读相关文档或寻求专业帮助。
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