Я пытаюсь установить Tensorflow с поддержкой GPU на Ubuntu 16.04 64x для conda среды с Python 3.6.
Я пытался установить все требования GPU и затем работать pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.10.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
от моей conda среды.
Однако, когда я открываю терминал Python и попытку import tensorflow as tf
Я получаю a ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
.
Это - состояние требований:
nvidia-smi
)release 7.5, V7.5.17
(это вывод nvcc -v
)cat /usr/local/cuda/version.txt
). Я действительно смущен, потому что я считал где-то в другом месте, что версия CUDA и nvcc версия должны соответствовать.sudo dpkg -i /path/to/deb/file
сопровождаемый sudo apt-get install -f
. Но Интернет говорит мне то выполнение cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
должен дать мне cuDNN версию, и она жалуется, что файл не существует.export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64
как обозначено в tensorflow руководстве требований.Что я должен попробовать теперь?
Полная ошибочная трассировка:
>>> import tensorflow
Traceback (most recent call last):
File "/home/jsevillamol/anaconda3/envs/ctlearn/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File "/home/jsevillamol/anaconda3/envs/ctlearn/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "/home/jsevillamol/anaconda3/envs/ctlearn/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/jsevillamol/anaconda3/envs/ctlearn/lib/python3.6/imp.py", line 243, in load_module
return load_dynamic(name, filename, file)
File "/home/jsevillamol/anaconda3/envs/ctlearn/lib/python3.6/imp.py", line 343, in load_dynamic
return _load(spec)
ImportError: libcublas.so.9.0: 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 "<stdin>", line 1, in <module>
File "/home/jsevillamol/anaconda3/envs/ctlearn/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 22, in <module>
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import
File "/home/jsevillamol/anaconda3/envs/ctlearn/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 49, in <module>
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
File "/home/jsevillamol/anaconda3/envs/ctlearn/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module>
raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
File "/home/jsevillamol/anaconda3/envs/ctlearn/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File "/home/jsevillamol/anaconda3/envs/ctlearn/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "/home/jsevillamol/anaconda3/envs/ctlearn/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/jsevillamol/anaconda3/envs/ctlearn/lib/python3.6/imp.py", line 243, in load_module
return load_dynamic(name, filename, file)
File "/home/jsevillamol/anaconda3/envs/ctlearn/lib/python3.6/imp.py", line 343, in load_dynamic
return _load(spec)
ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
Cuda 9.0 может быть установлен с кодами следующего учебного руководства
https://www.tensorflow.org/install/gpu
# Add NVIDIA package repository
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_9.1.85-1_amd64.deb
sudo apt install ./cuda-repo-ubuntu1604_9.1.85-1_amd64.deb
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt update
# Install CUDA and tools. Include optional NCCL 2.x
sudo apt install cuda9.0 cuda-cublas-9-0 cuda-cufft-9-0 cuda-curand-9-0 \
cuda-cusolver-9-0 cuda-cusparse-9-0 libcudnn7=7.2.1.38-1+cuda9.0 \
libnccl2=2.2.13-1+cuda9.0 cuda-command-line-tools-9-0
# Optional: Install the TensorRT runtime (must be after CUDA install)
sudo apt update
sudo apt install libnvinfer4=4.1.2-1+cuda9.0
Зафиксированный! Оказывается, что дистрибутив TF, установленный по умолчанию, не поддерживает CUDA 9.2. Я понизил до CUDA 9.0, и теперь он предварительно работает.