Tensorflow 无法打开 libcuda.so.1
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【中文标题】Tensorflow 无法打开 libcuda.so.1【英文标题】:Tensorflow cannot open libcuda.so.1 【发布时间】:2017-06-12 22:23:28 【问题描述】:我有一台配备 GeForce 940 MX 的笔记本电脑。我想在 GPU 上启动并运行 Tensorflow。我从他们的教程页面安装了所有东西,现在当我导入 Tensorflow 时,我得到了
>>> import tensorflow as tf
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library libcublas.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library libcufft.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:119] Couldn't open CUDA library libcuda.so.1. LD_LIBRARY_PATH:
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:165] hostname: workLaptop
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:189] libcuda reported version is: Not found: was unable to find libcuda.so DSO loaded into this program
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:193] kernel reported version is: Permission denied: could not open driver version path for reading: /proc/driver/nvidia/version
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:1092] LD_LIBRARY_PATH:
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:1093] failed to find libcuda.so on this system: Failed precondition: could not dlopen DSO: libcuda.so.1; dlerror: libnvidia-fatbinaryloader.so.367.57: cannot open shared object file: No such file or directory
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library libcurand.so locally
>>>
之后我认为它只是切换到在 cpu 上运行。
编辑:在我对所有东西都进行了核对之后,从头开始。现在我明白了:
>>> import tensorflow
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library libcublas.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library libcufft.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:119] Couldn't open CUDA library libcuda.so.1. LD_LIBRARY_PATH: :/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:165] hostname: workLaptop
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:189] libcuda reported version is: Not found: was unable to find libcuda.so DSO loaded into this program
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:193] kernel reported version is: Permission denied: could not open driver version path for reading: /proc/driver/nvidia/version
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:1092] LD_LIBRARY_PATH: :/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:1093] failed to find libcuda.so on this system: Failed precondition: could not dlopen DSO: libcuda.so.1; dlerror: libnvidia-fatbinaryloader.so.367.57: cannot open shared object file: No such file or directory
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library libcurand.so locally
【问题讨论】:
你真的安装了NVIDIA驱动吗? libcuda 是驱动程序的一部分,而不是 CUDA 工具包 使用find /usr/ -name 'libcuda.so.1'
定位文件是否在我假设您添加到LD_LIBRARY_PATH
的标准cuda 库目录中?如果没有,只需在 cuda lib 目录中创建一个指向它的符号链接。
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1 和 /usr/lib/i386-linux-gnu/libcuda.so.1。 cuda lib 目录到底在哪里?
我再重复一遍``could not open driver version path for reading: /proc/driver/nvidia/version" 表示您在运行 Tensorflow 时没有功能正常的 CUDA 驱动程序
这看起来不像是 Tensorflow 问题;相反,您似乎没有正确安装和运行 NVidia 驱动程序。一项测试:尝试运行“nvidia-smi”。如果驱动程序安装正确,它应该打印可用 GPU 的列表。
【参考方案1】:
libcuda.so.1 是指向特定于 NVIDIA 驱动程序版本的文件的符号链接。它可能指向错误的版本或它可能不存在。
# See where the link is pointing.
ls /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1 -la
# My result:
# lrwxrwxrwx 1 root root 19 Feb 22 20:40 \
# /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1 -> ./libcuda.so.375.39
# Make sure it is pointing to the right version.
# Compare it with the installed NVIDIA driver.
nvidia-smi
# Replace libcuda.so.1 with a link to the correct version
cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu
sudo ln -f -s libcuda.so.<yournvidia.version> libcuda.so.1
现在以同样的方式,从 libcuda.so.1 创建另一个符号链接到 LD_LIBRARY_PATH directory 中的同名链接。
您可能还会发现需要在 /usr/lib/x86_64-linux-gnu 中创建一个指向 libcuda.so.1 的链接,名为 libcuda.so
【讨论】:
现在以同样的方式,从 libcuda.so.1 创建另一个符号链接到 LD_LIBRARY_PATH 目录中的同名链接。 如何究竟是这样做的吗?我的“LD_LIBRARY_PATH 目录”是什么?非常感谢!【参考方案2】:万一还有人遇到这种情况。首先确保添加 --runtime=nvidia
参数以运行您的容器。
docker run --runtime=nvidia -t tensorflow/serving:latest-gpu
tensorflow/serving:latest-gpu
是 docker 镜像的名称。
【讨论】:
【参考方案3】:在我刚刚解决的情况下,它是将 GPU 驱动程序更新到最新版本并安装 cuda 工具包。首先,添加 ppa 并安装 GPU 驱动:
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-390
添加 ppa 后,它显示了驱动程序版本的选项,并且 390 是显示的最新“稳定”版本。
然后安装cuda工具包:
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
然后重启:
sudo reboot
它将驱动程序更新为比第一步中最初安装的 390 更新的版本(它是 410;这是 AWS 上的 p2.xlarge 实例)。
【讨论】:
以上是关于Tensorflow 无法打开 libcuda.so.1的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Windows 上的 TensorFlow:“无法打开 CUDA 库 cudnn64_5.dll”
Tensorflow:ImportError:libcudnn.so.7:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录
TensorFlow GPU:cudnn 是可选的吗?无法打开 CUDA 库 libcudnn.so
text tensorflow ImportError:libcublas.so.9.0:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录
带有tensorflow gpu的docker - ImportError:libcublas.so.9.0:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录