Подтвердить что ты не робот

Ошибка libcublas.so.8.0 с тензорным потоком

В настоящее время я пытаюсь запустить проект из GitHub: https://github.com/nilboy/pixel-recursive-super-resolution

После установки ubuntu на виртуальной машине я установил python с помощью tensorflow 2.7, используя команду pip.

Когда я пытаюсь запустить тренировку с помощью python, я получаю эту ошибку:

ImportError: libcublas.so.8.0: невозможно открыть файл общих объектов: нет такого файла или каталога

Я не мог найти ничего такого, только эта ошибка: ImportError: libcudart.so.8.0: невозможно открыть файл общих объектов

Я использую Yoga 13, поэтому у меня нет графического ядра NVIDIA, и я пытаюсь запустить этот проект на CPU. Можете ли вы помочь определить проблему с тензорным потоком?

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

4b9b3361

Ответ 1

Вам необходимо установить Cuda 8.0 и настроить среду, как показано ниже:

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

Ответ 2

Требования Tensroflow/Keras

По-моему, сложными шагами являются установки драйверов Nvidia и Cuda-8. Если вы будете следовать инструкциям, у вас будет плохое время. Вместо этого установите его через 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

Если это не сработает... удачи. Вы можете попробовать следующее:

Убедитесь, что у вас нет cuda-9: ls /usr/local

Установить Cuda 8.0.

Перезагрузка

Запустите export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH, но замените /usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64 на соответствующий вывод из echo $LD_LIBRARY_PATH

Убедитесь, что он работал nvcc --version печатает версию CUDA

Ответ 3

Это может быть проблема с установленной версией CUDA. попробуйте
$ sudo apt-get install cuda-8-0

Ответ 4

Я получил ту же ошибку при запуске Tensorflow с поддержкой GPU в Python и решил его следующим образом:

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

Для включения всех пользователей вам может потребоваться ввести эти экспортные инструкции в etc/environment в Ubuntu