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Erreur libcublas.so.8.0 avec tensorflow

J'essaie actuellement de lancer un projet depuis GitHub: https://github.com/nilboy/pixel-recursive-super-resolution

Après avoir installé Ubuntu sur une machine virtuelle, j'ai installé python avec tensorflow 2.7 à l'aide de la commande pip.

Lorsque j'essaie d'exécuter la session d'entraînement avec python, j'obtiens cette erreur:

ImportError: libcublas.so.8.0: impossible d'ouvrir le fichier d'objet partagé: aucun fichier ni répertoire de ce type

Je n'ai rien trouvé exactement pareil, seulement cette erreur: ImportError: libcudart.so.8.0: impossible d'ouvrir le fichier d'objet partagé

J'utilise Yoga 13, je n'ai donc pas de processeur graphique NVIDIA et j'essaie d'exécuter ce projet sur le processeur. Pouvez-vous aider à identifier le problème de tensorflow?

Source: https://www.tensorflow.org/install/install_linux

pythonubuntutensorflow
19
Shimron F

Vous devez installer Cuda 8.0 et configurer l'environnement comme ci-dessous:

export PATH="$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0/lib64"
10
朱关兵

peut être préinstallé tensorflow-gpu, donc

pip3 installe tensorflow --ignore-installed

comme cela m'a aidé de stackoverflow

4
nexoma

exigences de Tensroflow/Keras

À mon avis, les étapes difficiles consistent à installer les pilotes Nvidia et Cuda-8. Si vous suivez les instructions, vous passerez un mauvais moment. Installez-le plutôt à travers apt:

Sudo apt-get install nvidia-384 #can type nvidia then hit "tab" to view all available options
Sudo apt-get install cuda-8-0

Si cela ne fonctionne pas ... bonne chance. Vous pouvez essayer ceci:

Vérifiez que vous n'avez pas cuda-9: ls /usr/local

Installer Cuda 8.0.

Redémarrer

Courir export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH mais remplace /usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64 avec le résultat correspondant de echo $LD_LIBRARY_PATH

Vérifiez que cela a fonctionné nvcc --version imprime la version CUDA

2
James L.

Il peut s'agir d'un problème avec la version CUDA installée. essayer
$ Sudo apt-get install cuda-8-0

2
Simbarashe Timothy Motsi

La même erreur s'est produite lors de l'exécution de Tensorflow avec prise en charge du processeur graphique dans Python) et l'a résolu comme suit:

$ export PATH="$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin" 
$ export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0/lib64"

Pour activer tous les utilisateurs, vous devrez peut-être entrer ces instructions d'exportation dans etc /vironnements Ubuntu.

1
Umair Qadir

Sur mon ordinateur, j'avais:

cudnn5.1,   
cuda8.0

Lors de l'importation de tensorflow, j'avais la même erreur ImportError:

libcublas.so.8.0: impossible d'ouvrir le fichier d'objet partagé: aucun fichier ou répertoire de ce type

et même

libcublas.so.9.0: impossible d'ouvrir le fichier d'objet partagé: aucun fichier ou répertoire de ce type

Pour résoudre ce problème, j'ai installé tensorflow 1.4 au lieu de 1,6 et a fait ce que Umair Qadir a suggéré.

Mais alors j'ai eu un autre problème:

libcudnn.so.6: impossible d'ouvrir le fichier d'objet partagé: aucun fichier ou répertoire de ce type

C’était parce que j’avais eu cudnn5.1 selon les besoins mais caudnn6 en fait

Voici les étapes pour désinstaller cudnn5.1 et installer cudnn6:

1- Désinstallez cudnn 5.1 rm -f /usr/include/cudnn.h rm -f/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn rm -f/usr/local/cuda-/lib64/libcudnn

2- Installez cudnn6

Après avoir souscrit à nvdia, allez ici https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download et téléchargez cudnn6 pour cuda8, ​​puis allez dans le dossier où vous avez téléchargé cudnn et faites-le:

$ tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.tgz
$ Sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ Sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn /usr/local/cuda/lib64
$ Sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
/usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

Maintenant, vous devriez avoir tensorflow

Essayez-le en tapant dans la console:

$python
import tensorflow

Si vous voulez travailler dans anaconda et que l'erreur persiste, essayez:

$jupyter notebook --generate-config

alors vous pouvez trouver le nom du répertoire où vous avez votre fichier de configuration (je l'appellerai

) et ouvrez /jupyter_notebook_config.py et ajoutez en haut:

import os
c = get_config()
os.environ['LD_LIBRARY_PATH'] = '/usr/local/cuda-8.0/lib64:usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudart.so.8.0'
c.Spawner.env.update('LD_LIBRARY_PATH')

Maintenant ça devrait marcher ...

Voici les sites qui m'ont aidé:

https://askubuntu.com/questions/952075/how-to-upgrade-tensorflow-to-v1-3-cudnn-cuda-upgradehttps: //developer.nvidia. com/rdp/cudnn-downloadhttps://medium.com/@ikekramer/installing-cuda-8-0-and-cudnn-5-1-on-ubuntu-16-04-6b9f284f6e77tensorflow gpu ne peut pas être appelé depuis un ordinateur portable jupyterhub/jupyter, pourquoi?

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Estello