Error de libcublas.so.8.0 con tensorflow

Actualmente estoy intentando ejecutar un proyecto desde GitHub: https://github.com/nilboy/pixel-recursive-super-resolution

Después de instalar ubuntu en la VM, instalé python con tensorflow 2.7 usando el comando pip.

Cuando bash ejecutar la sesión de entrenamiento con python, aparece este error:

ImportError: libcublas.so.8.0: no se puede abrir el archivo de objeto compartido: no existe tal archivo o directorio

No pude encontrar nada exactamente igual, solo este error: ImportError: libcudart.so.8.0: no puedo abrir el archivo de objeto compartido

Estoy usando Yoga 13, así que no tengo una GPU NVIDIA y estoy tratando de ejecutar este proyecto en la CPU. ¿Puedes ayudar a identificar el problema tensorflow?

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

Debe instalar Cuda 8.0 y configurar el entorno de la siguiente manera:

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

Puede estar preinstalado tensorflow-gpu, por lo que

pip3 instalar tensorflow –también instalado

ya que esto me ayudó desde stackoverflow

Tensroflow / Keras requisitos

En mi opinión, los pasos difíciles están instalando los controladores Nvidia y Cuda-8. Si sigues las instrucciones vas a tener un mal momento. En lugar de instalarlo a través de 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 

Si eso no funciona … buena suerte. Puedes probar esto:

Comprueba que no tienes cuda-9: ls /usr/local

Instalar Cuda 8.0.

Reiniciar

Ejecute export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH pero reemplace /usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64 con la salida relevante de echo $LD_LIBRARY_PATH

Compruebe que funcionó nvcc --version imprime la versión CUDA

Recibí el mismo error al ejecutar Tensorflow con soporte GPU en Python y lo resolví así:

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

Para habilitar a todos los usuarios, es posible que tenga que ingresar estas declaraciones de exportación en etc / environment en Ubuntu

Puede ser un problema con la versión de CUDA instalada. tratar
$ sudo apt-get install cuda-8-0

En mi computadora tuve:

 cudnn5.1, cuda8.0 

Al importar tensorflow, tuve el mismo error ImportError:

libcublas.so.8.0: no se puede abrir el archivo de objeto compartido: no existe tal archivo o directorio

e incluso

libcublas.so.9.0: no se puede abrir el archivo de objeto compartido: no existe tal archivo o directorio

Para solucionar este problema, instalé tensorflow 1.4 lugar de 1.6 e hice lo que Umair Qadir sugirió.

Pero luego tuve otro problema:

libcudnn.so.6: no se puede abrir el archivo de objeto compartido: no existe tal archivo o directorio

Esto se debió a que tenía cudnn5.1 según lo requerido, pero en realidad necesita cudnn6

Estos son los pasos para desinstalar cudnn5.1 e instalar cudnn6:

1- Desinstalar cudnn 5.1 rm -f /usr/include/cudnn.h rm -f / usr / lib / x86_64-linux-gnu / libcudnn rm -f / usr / local / cuda- / lib64 / libcudnn

2- Instalar cudnn6

Después de suscribirse a nvdia, vaya a aquí https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download y descargue cudnn6 para cuda8 y luego vaya a la carpeta donde descargó el cudnn y haga:

 $ 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* 

Ahora deberías tener tensorflow

Pruébalo escribiendo en la consola:

 $python import tensorflow 

Si desea trabajar en anaconda y el error persiste, intente:

 $jupyter notebook --generate-config 

luego puede encontrar el nombre del directorio donde tiene su archivo de configuración (lo llamaré

) y abra /jupyter_notebook_config.py y agregue en la parte superior:

 import os c = get_config() os.environ['LD_LIBRARY_PATH'] = '/usr/local/cuda-8.0/lib64:usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudart.so.8.0' c.Spawner.env.update('LD_LIBRARY_PATH') 

Ahora debería funcionar …

Aquí están los sitios web que me ayudaron:

https://askubuntu.com/questions/952075/how-to-upgrade-tensorflow-to-v1-3-cudnn-cuda-upgrade https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download https: // medium.com/@ikekramer/installing-cuda-8-0-and-cudnn-5-1-on-ubuntu-16-04-6b9f284f6e77 tensorflow gpu no se puede llamar desde jupyterhub / jupyter notebook, ¿por qué?