ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file错误以及非root用户安装cudnn

深碍√TFBOYSˉ_ 2023-02-23 12:13 45阅读 0赞

## 关于ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file错误以及非root用户安装cudnn ##

使用 Tensorflow 的时候出现了错误`Tensorflow:ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory`

从报错信息上来看，就是`libcudnn.so.7`文件没有找到。

首先检查是否是cuda的链接出现了错误，[ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory解决][ImportError_ libcudnn.so.7_ cannot open shared object file_ No such file or directory]

简单来说，就是：

首先检擦`libcudnn.so.7`文件是否存在，这个文件夹一般在`usr/local`文件夹下，可以使用命令：

ll /usr/local

查看自己的cuda信息，在服务器上一般都会有多个版本，但是会将cuda指向其中一个，这时候检查各个文件夹（例如`cuda-9.0`, `cuda-10.0`等等）下的`lib64`文件夹下是否有`libcudnn.so.7`文件夹（例如，在`/usr/local/cuda-9.0/lib64`文件夹下找到了`libcudnn.so.7`,）记住这个文件夹，这时候需要在配置文件信息里添加这个路径，使用

vim .bashrc

打开文件 -> `Esc` \-> `i`进入编辑模式，然后添加配置信息：

export PATH="/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH"
    export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

注意这里的`cuda-9.0`要根据实际改变。（关于`export`命令，可见：[环境变量设置export 命令详解][export]）

**但是！！！ 我试了之后发现我的/usr/local/cuda-X/lib64下面并没有这个libcudnn文件**，我解决的方法是安装自己的cudnn，（我是**非root用户**），这里介绍非root用户如何安装cudnn。（可以参考， [Linux非root用户如何优雅的安装cuda和cudnn][Linux_root_cuda_cudnn]）

首先，在官网找到下载：[cuDNN Archive][]（或者是参考 [下载历史版本cudnn][cudnn]）注意这个网站需要注册，然后下载的话记得还要做个survey，总之找到这个页面：

![a1b29fdbaffd219431a24dc7cbfcc60c2][]

然后找到你要使用的版本（注意与Cuda版本对应，可以使用`nvcc -V`看一下你的Cuda版本），然后点击就可以下载了，当然也可以直接使用命令，但是往往会受到网速限制，注意下载之后是一个后缀名为`.solitairetheme8`的文件，这个文件需要改名，如果是已经上传到服务器，使用

cp XXXX.solitairetheme8` XXXX.tgz

命令改名，如果还是在windows下直接改成`.tgz`文件即可，然后再服务器中找个位置使用:

tar -xvfz XXXX.tgz

解压即可，如果你比较"精细"，那么可以将这个文件夹移动到上面的cuda文件夹下，当然也可以直接在某个位置解压。

最后一样要改一改环境变量配置文件，例如：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
    export LD_LIBRARY_PATH="/home/XXX...XXX/cudnn/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

注意按照自己的实际解压位置改一下路径。

然后我就可以用了，其实总结一下就是两个步骤：

*  首先检测文件是否存在，环境变量中的链接路径是否写对
 *  如果没有文件，则单独安装libcudnn包

[ImportError_ libcudnn.so.7_ cannot open shared object file_ No such file or directory]: https://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/98216292
[export]: https://blog.csdn.net/weixin_38890593/article/details/82733314
[Linux_root_cuda_cudnn]: https://blog.csdn.net/sinat_20280061/article/details/80421532
[cuDNN Archive]: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
[cudnn]: https://www.seotest.cn/jishu/57778.html
[a1b29fdbaffd219431a24dc7cbfcc60c2]: https://icon.qiantucdn.com/20200707/a1b29fdbaffd219431a24dc7cbfcc60c2