So habe ich meinen Tag versucht, TF-GPU ohne Glück zu installieren.Fehler bei der Installation von TensorFlow GPU unter Ubuntu
Ich habe CUDA Toolkit 9.0 installiert und versucht CuDNN v7.0.3 (für CUDA 8 und 9) und auch die v6.0.
Nach dem Versuch, meine Demo-Programm auszuführen, führt das Endgerät diese Nachricht:
Traceback (most recent call last):
File "/home/gemboly/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File "/home/gemboly/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "/home/gemboly/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
File "/home/gemboly/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/imp.py", line 243, in load_module
return load_dynamic(name, filename, file)
File "/home/gemboly/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/imp.py", line 343, in load_dynamic
return _load(spec)
ImportError: libcublas.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "twicetwo.py", line 5, in <module>
import tensorflow
File "/home/gemboly/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 24, in <module>
from tensorflow.python import *
File "/home/gemboly/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 49, in <module>
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
File "/home/gemboly/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 72, in <module>
raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
File "/home/gemboly/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File "/home/gemboly/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "/home/gemboly/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
File "/home/gemboly/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/imp.py", line 243, in load_module
return load_dynamic(name, filename, file)
File "/home/gemboly/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/imp.py", line 343, in load_dynamic
return _load(spec)
ImportError: libcublas.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory
Failed to load the native TensorFlow runtime.
See https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation_problems
for some common reasons and solutions. Include the entire stack trace above this error message when asking for help.
ich die LD_LIBRARY_PATH
Variable aktualisiert haben und auch die PATH
.
Ich benutze Anaconda, erstellte eine Quelle mit Python 3.6, seit python --version
warf diese Version.
Kann mir jemand dabei helfen?
Es beschwert sich, dass Ihr CUDA-Bibliotheken wurden nicht auf 'LD_LIBRARY_PATH' gefunden verwenden. Können Sie das überprüfen, indem Sie 'echo $ LD_LIBRARY_PATH 'ausführen, cd in diese Verzeichnisse (Kopieren/Einfügen, um sicherzustellen, dass Sie keinen Tippfehler im Pfad haben) und überprüfen, ob Sie libcublas.so.8.0 in einem dieser Verzeichnisse sehen ? Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie sich von Ihrer Shell abmelden und zurück (oder source .bashrc), um sicherzustellen, dass alle Ihre Pfade nach der Installation festgelegt sind. –
Ich habe eine GPU-Maschine @ home, und ich formatiere es regelmäßig. Wenn Sie mich fragen, um die gesamte Konfiguration zu speichern, lernen Sie, docker zu verwenden, und verwenden Sie es gemeinsam mit nvidia-docker, um sich alle Mühe zu ersparen, es selbst zu konfigurieren – bluesummers