Подтвердить что ты не робот

ImportError: libcudnn при запуске программы TensorFlow

При попытке запустить программу TensorFlow я обнаружил следующую ошибку:

ImportError: libcudnn.Version: cannot open shared object file: No such file or director
4b9b3361

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Просто загрузите cuDNN 5.1 и выполните действия (протестировано на Ubuntu 16.04, CUDA toolkit 8.0)

$ 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*

Теперь задайте переменные Path

$ vim ~/.bashrc

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

и сделано

Для получения дополнительной информации вы можете проверить этот сайт

Ответ 2

Появляется TensorFlow теперь поддерживает cudNN 6.0. Я получал ошибки с cudNN 5.1.

Использование TensorFlow версии 1.3.0.

Если вы получаете

ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory

Попробуйте использовать 6.0

Ответ 3

В это время Tensorflow не поддерживает cuDNN 6. Если ваша ошибка заключается в том, что он не может найти libcudnn.so.5, и вы установили cuDNN 6, который предоставляет libcudnn.so.6, вам нужно будет установить cuDNN 5 до тех пор, пока поддержка cuDNN 6 не будет представил. Там откройте отчет об ошибке, который вы можете просмотреть на странице Tensorflow Github, чтобы узнать, когда они начнут поддерживать cuDNN 6.

Ответ 4

Я столкнулся с этой проблемой. В моем случае мое затмение дало эту ошибку, но тензорный поток работал плавно в терминале. Поэтому после установки cuDNN или вставки файлов, связанных с cudNN в /usr/local/cuda/lib64 и /usr/local/cuda/include, я понял, что команда sudo ldconfig -v также должна выполняться в терминале.

После этого он должен работать.

Предполагается, что в настройках CUDA по установке NVIDIA уже установлены следующие переменные среды: LD_LIBRARY_PATH, PATH, CUDA_HOME

Ответ 5

Возможно, вы не установили правильную версию cuDNN.

Чтобы определить правильную версию cuDNN, см. требования NVIDIA для запуска TensorFlow с поддержкой GPU.

Ответ 6

Убедитесь, что переменная среды $LD_LIBRARY_PATH установлена ​​на правильный путь.

Из cuDNN Installation Guide:

ВСЕ ПЛАТФОРМЫ

Extract the cuDNN archive to a directory of your choice, referred to below as <installpath>.
Then follow the platform-specific instructions as follows.

LINUX

cd <installpath>
export LD_LIBRARY_PATH=`pwd`:$LD_LIBRARY_PATH

Add <installpath> to your build and link process by adding -I<installpath> to your compile
line and -L<installpath> -lcudnn to your link line.

OS X

cd <installpath>
export DYLD_LIBRARY_PATH=`pwd`:$DYLD_LIBRARY_PATH

Add <installpath> to your build and link process by adding -I<installpath> to your compile
line and -L<installpath> -lcudnn to your link line.

WINDOWS

Add <installpath> to the PATH environment variable.

In your Visual Studio project properties, add <installpath> to the Include Directories 
and Library Directories lists and add cudnn.lib to Linker->Input->Additional Dependencies.

Ответ 7

Мне удалось решить проблему, изменив мою установку cudNN с cudNN 6.0 на cudNN 5.1. cudNN 6.0 имеет файл libcudnn.so.6, тогда как cudNN 5.1 имеет файл libcudnn.so.5.