完成更新和升级后，现在获取tensorflow ImportError: libcublas.so.8.0不能

根据提供的问答内容，针对"完成更新和升级后，现在获取tensorflow ImportError: libcublas.so.8.0不能"这个问题，我将给出一个完善且全面的答案。

首先，根据错误信息"ImportError: libcublas.so.8.0"可以推断出是由于缺少名为"libcublas.so.8.0"的库文件导致的。这个库文件是与GPU加速相关的CUDA库文件之一。

解决这个问题的步骤如下：

确认CUDA是否已正确安装：首先需要确认CUDA是否已经正确安装在系统中。可以通过在终端中运行以下命令来检查CUDA的安装情况：nvcc --version

如果输出了CUDA的版本信息，则表示CUDA已经正确安装。如果没有输出或者提示命令未找到，则需要安装CUDA。

确认CUDA版本与tensorflow版本的兼容性：根据错误信息中提到的"libcublas.so.8.0"，可以推断出tensorflow需要的CUDA版本为8.0。因此，需要确认已安装的CUDA版本是否与tensorflow所需版本兼容。可以在tensorflow官方文档中找到CUDA与tensorflow版本的兼容性表格，以确定所需的CUDA版本。
检查CUDA库文件路径：如果CUDA已正确安装，但仍然出现"ImportError: libcublas.so.8.0"错误，可能是因为系统无法找到该库文件。可以通过以下步骤检查CUDA库文件路径：
- 确认CUDA库文件路径是否已添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。可以通过以下命令检查：echo $LD_LIBRARY_PATH如果没有输出或者输出为空，则需要将CUDA库文件路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。可以通过以下命令添加：export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH注意，上述路径仅为示例，实际路径可能因系统和CUDA版本而异。
- 检查CUDA库文件是否存在于CUDA库文件路径中。可以使用以下命令检查：ls /usr/local/cuda/lib64 | grep libcublas.so.8.0如果没有输出或者提示文件不存在，则需要确认CUDA库文件是否正确安装，并将正确的库文件路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。
重新安装tensorflow：如果以上步骤都已完成，但仍然出现"ImportError: libcublas.so.8.0"错误，可以尝试重新安装tensorflow。可以使用以下命令重新安装tensorflow：pip install --upgrade tensorflow

在重新安装之前，可以考虑使用虚拟环境来隔离tensorflow的安装，以免影响其他项目的依赖关系。

总结：

"完成更新和升级后，现在获取tensorflow ImportError: libcublas.so.8.0不能"这个错误是由于缺少名为"libcublas.so.8.0"的CUDA库文件导致的。解决这个问题的步骤包括确认CUDA是否已正确安装、确认CUDA版本与tensorflow版本的兼容性、检查CUDA库文件路径是否正确配置、重新安装tensorflow。希望以上解答对您有帮助。如果需要了解更多关于腾讯云相关产品和产品介绍，可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/。