Tensorflow无法dlopen libcudnn - 腾讯云开发者社区

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配置tensorflow GPU 版本填坑路

compute/cuda/8.0/Prod/local_installers/cuda_8.0 .55_mac-dmg 3.配置CUDA环境，这一步出了很多问题，基本上都会遇到ImportError: dlopen...但是如果你运行例子遇到以下错误 ImportError: dlopen(/Users/valiantliu/tensorflow/lib/python3.6.1/site-packages/tensorflow...:108] successfully opened CUDA library libcudnn.dylib locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc....8.0.dylib locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcudnn...可能你高高兴兴的去跑训练，发现IDE里又报错了，My God，人生如此艰难 ImportError: dlopen(/Library/Frameworks/Python.framework/Versions

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dlerror: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file

2019-11-11 23:37:00.153893: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Could not...dlopen library 'libcudart.so.10.0'; dlerror: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No.../stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Could not dlopen library 'libcublas.so.10.0'; dlerror.../stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:42] Successfully opened dynamic library libcudnn.so.7...2019-11-11 23:37:00.163037: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1663] Cannot dlopen some

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

dlerror: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file ...

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cuDNN installation

EgFkNFt7RcvA0T97ozdTs6e63yabuR5LkFx-de-Oa6IPbuU tar xvf * sudo cp -a include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp -a lib64/libcudnn.../stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcudnn.so.8';...dlerror: libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH:...:1835] Cannot dlopen some GPU libraries..../core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural

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安装GPU加速的tensorflow 卸载tensorflow

分别是 libcudnn.so 和 libcudnn.so.5以及 libcudnn.so.5.1.12文件（当然，读者你的文件跟我不相同的概率很大，不过不要仅，下面会教你怎么修改软链接），并且这3个点...libcudnn.so链接到libcudnn.so.5，而libcudnn.so.5.又链接到libcudnn.so.5.1.12。...5 14:28 libcudnn_static.a 从上面可以看出，`libcudnn.so` 文件最终指向`libcudnn.so.5.1.12` 所以，我们要删去原来的软链接，重写加上正确的软链接...> sudo rm libcudnn.so.5 libcudnn.so.5.1.10 > sudo ln -s libcudnn.so.5.1.12 libcudnn.so.5 再次查看...5 14:18 libcudnn.so.5.1.10 多个cuda版本下可能会报的错 tensorflow-gpu is not working with Blas GEMM launch failed

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配置深度学习主机与环境（TensorFlow+1080Ti） | 第三章 CUDA与CUDNN安装

2、莫名其妙在我的笔记本上无法登录...在主机的Ubuntu中可以顺利登录...此条纯属吐槽，封IP真是够了... ?...Error 在安装cuDNN中，可以看到安装文件的版本为libcudnn.so.6，所以很明显是v6版本不支持导致的错误（参见本文最后一张图，是安装cuDNN v6时的截图，其中包含libcudnn.so...stcokoverflow 中也出现了相关问题： ImportError: libcudnn when running a TensorFlow program（https://stackoverflow.com.../questions/41991101/importerror-libcudnn-when-running-a-tensorflow-program） ?...ImportError: libcudnn when running a TensorFlow program 选择 cuDNN v5.1 for CUDA 8.0 中的 cuDNN v5.1 Library

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1.2 cuda相关常见错误记录

1. libcudnn.so.x: file too short 解决办法：删除软连接后重新建立新的软连接： # 到cuda目录 # x为cuda版本 # 0.21 是文件的小版本号，可以在文件夹内找到文件名查看...cd /DATA/234/gxrao1/software/cuda-x.0/lib64 # 删除软连接 rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.x #修改文件权限，并创建新的软连接...chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.x.0.21 ln -s libcudnn.so.x.0.21 libcudnn.so.x ln -s libcudnn.so.x...libcudnn.so 2....(interrupted by signal 11: SIGSEGV) 并提示cudnn版本不对,需要更新cudnn的版本.例如tensorflow1.11版则需要cudnn7.21以后的版本.下载了7.3.0

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ubuntu16.04 部署GPU环境

Unpacking libcudnn7 (7.6.3.30-1+cuda10.0) ... Setting up libcudnn7 (7.6.3.30-1+cuda10.0) ......Unpacking libcudnn7-dev (7.6.3.30-1+cuda10.0) ......libcudnn7-doc_7.6.3.30-1+cuda10.0_amd64.deb Selecting previously unselected package libcudnn7-doc....Unpacking libcudnn7-doc (7.6.3.30-1+cuda10.0) ......Setting up libcudnn7-doc (7.6.3.30-1+cuda10.0) ...

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Crontab和sudo中无法使用TensorFlow ImportError libcublas.so.9.0

/python/pywrap_tensorflow.py", line 58, in from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal.../python/pywrap_tensorflow.py", line 58, in from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal...直接使用Python可以执行，但是sudo或者crontab定时任务都无法正常运行。...libcusparse.so.9.0 -> libcusparse.so.9.0.176 libcusolver.so.9.0 -> libcusolver.so.9.0.176 libcudnn.so....7 -> libcudnn.so.7.4.1 libcups.so.2 -> libcups.so.2 再次执行sudo python test.py就没问题了。

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GPU云服务器深度学习基本使用攻略

（这里需要检查自己路径） sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr...验证cudnn是否安装成功 sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32...-1+cuda10.2_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb 5....在环境中安装需要的库例如：pip install tensorflow==1.13.1 5....检测tensorflow-gpu（1.13.1）是否能用代码如下： import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL

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AIGC | 在机器学习工作站安装NVIDIA cuDNN 深度学习库

跨平台和接口支持：cuDNN 可以在多个操作系统上运行，并支持多种深度学习框架的接口，如 TensorFlow、PyTorch、Caffe 等，使得开发者可以利用其优化功能而无需深入底层编程。...前置条件：在进行cuDNN安装之前，需要先安装 NVIDIA 显卡驱动程序及其适用于你当前系统的 CUDA 工具包，否则无法进行cuDNN的安装。...-12 libcudnn9-dev-cuda-12 libcudnn9-samples libcudnn9-static-cuda-12 # 若要安装CUDA 12特定的软件包，请执行 sudo apt-get...、libcudnn9-dev和libcudnn9-doc。...libcudnn9=9.2.1.18-1+cuda11.8 ## 2.

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TensorFlow 的 JupyterLab 环境

ubuntu-18.04.5-desktop-amd64.iso CUDA CUDA 11.2.2[2] cuda_11.2.2_460.32.03_linux.run cuDNN 8.1.1[3] libcudnn8..._8.1.1.33-1+cuda11.2_amd64.deb libcudnn8-dev_8.1.1.33-1+cuda11.2_amd64.deb libcudnn8-samples_8.1.1.33...tf # install tensorflow pip install --upgrade pip pip install tensorflow 测试： $ python - <<EOF import...tensorflow as tf print(tf..../stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library libcudnn.so.8

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tensorflow0.10.0升级到tensorflow.011.0

tensorflow0.10.0升级到tensorflow0.11.0 tensorflow0.11.0已经可以安装了.下面总结一下安装步骤: (1)....卸载tensorflow0.10.0 sudo pip uninstall tensorflow (2)....安装cudnn5.1 官网下载,解压 sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn.../lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn...安装tensorflow0.11.0 sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow

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在ubuntu上配置tensorflow 1.7+CUDA踩过的坑

在ubuntu上配置tensorflow 1.7+CUDA踩过的坑 tensorflow1.6+CUDA9.0+cuDNN7.0整个环境在windows下正常工作。...因为需要就要把项目整到ubuntu上面跑测试，于是就调到坑里面去了，先说一下版本 ubuntu 14 64位 python3.4 tensorflow1.7 GPU 网上查了一下说tensorflow1.7...终于把CUDA装好了，然后下载cuDNN7.0，通过下面命令安装即可，（注意顺序很重要） sudo dpkg -i libcudnn77.0.3.11-1+cuda9.0amd64.deb sudo dpkg...-i libcudnn7-dev7.0.3.11-1+cuda9.0amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn7-doc7.0.3.11-1+cuda9.0amd64.deb 安装好了之后...可以支持tensorflow 1.7的代码运行与测试了。

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【linux】安装cuda+cudnn

nvidia driver版本决定了可用的cuda范围，进而决定了可用的tensorflow-gpu版本。所以，每次上一台新机器前，首先确定nvidia driver版本。...cudnn/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include/ 设置软链接： cd /usr/local/cuda-9.0/lib64 sudo rm -rf libcudnn.so...libcudnn.so.7 sudo ln -s libcudnn.so.7.6.2 libcudnn.so.7 sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so sudo ldconfig

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Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)

copy include file sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include/ # copy .so file sudo cp lib64/libcudnn.so....5.1.10 /usr/local/cuda-8.0/lib64/ # add ln link cd /usr/local/cuda-8.0/lib64/ sudo ln -s libcudnn.so....5.1.10 libcudnn.so.5 sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so 3....Tensorflow安装 sudo pip install tensorflow-gpu 6.

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ubuntu16.04 cuda9.0 cudnn Tensorflow GPU 1.10.0

$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include $ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda.../lib64 $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* GTX1080Ti LetNet...Total Time: 68.2353 ms. pip install tensorflow-gpu==1.10.0 安装在 python 路径下面 pip install tensorflow # Python...) pip install tensorflow-gpu # Python 2.7; GPU support pip3 install tensorflow-gpu # Python 3.n; GPU...support https://pypi.org/project/tensorflow/1.10.0/#files python2.7 python 3.5 python 3.6 Tensorflow

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我的AI之路 —— 从裸机搭建GPU版本的深度学习环境

首先去官网下载cuda的版本，如果不知道你该安装哪一个版本的CUDA，就先确定你想使用哪一个版本的tensorflow，然后去tensorflow的github里面查看configure.py这个文件：...https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/3379bae787d73d6db67d66a284bd1a076b2cbdba/configure.py...#下面的操作在/usr/local/cuda/lib64/目录下进行 cd /usr/local/cuda/lib64 sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7...#删除两个符号链接； sudo ln -s libcudnn.so.7.0.64 libcudnn.so.7 sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so 这样cuDNN...安装完cuDNN不要忘记重启机器，不然tensorflow可能会识别不到！

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GTX 1080+Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.0+TensorFlow

Install cuDNN is very simple: tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.0-ga.tgz cuda/include/cudnn.h cuda/lib64/libcudnn.so...cuda/lib64/libcudnn.so.5 cuda/lib64/libcudnn.so.5.0.5 cuda/lib64/libcudnn_static.a sudo cp cuda/include.../cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a+r.../usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* Install TensorFlow Python...locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcudnn.so

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手把手教你安装深度学习软件环境（附代码）

但这样并不会更新英伟达驱动，可能会导致 GUI 无法正确加载。从数据源安装可以避免这个问题。...使用下列命令安装这三个包： sudo dpkg -i libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.debsudo dpkg -i libcudnn6-dev_6.0.21-1+...sudo apt-get remove libcudnn6sudo apt-get remove libcudnn6-devsudo apt-get remove libcudnn6-doc Reference...安装 Tensorflow 1.3.0 pip install tensorflow-gpu 验证：启动$ python，确认是否以下脚本能够打印出 Hello, Tensorflow!...import tensorflow as tfhello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

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配置tensorflow GPU 版本填坑路

dlerror: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file

dlerror: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file ...

cuDNN installation

安装GPU加速的tensorflow 卸载tensorflow

配置深度学习主机与环境（TensorFlow+1080Ti） | 第三章 CUDA与CUDNN安装

1.2 cuda相关常见错误记录

ubuntu16.04 部署GPU环境

Crontab和sudo中无法使用TensorFlow ImportError libcublas.so.9.0

GPU云服务器深度学习基本使用攻略

AIGC | 在机器学习工作站安装NVIDIA cuDNN 深度学习库

TensorFlow 的 JupyterLab 环境

tensorflow0.10.0升级到tensorflow.011.0

在ubuntu上配置tensorflow 1.7+CUDA踩过的坑

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Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)

ubuntu16.04 cuda9.0 cudnn Tensorflow GPU 1.10.0

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