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comment trouver le chemin pour libcudart.so?

J'essaie d'installer la version GPU de Tensorflow et je suis bloqué à cela. J'ai installé nvidia-cuda-toolkit en exécutant

 Sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

et il a bien téléchargé. Mais je suis incapable de localiser ce libcudart.so

Please specify which gcc nvcc should use as the Host compiler. [Default is /usr/bin/gcc]: /usr/bin/gcc
Please specify the Cuda SDK version you want to use, e.g. 7.0. [Leave empty to use system default]: 
Please specify the location where CUDA  toolkit is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda
Invalid path to CUDA  toolkit. /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so cannot be found

Comment puis-je résoudre ça?

nvidiaxubuntugpucuda
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iamgr007

Je ne suis pas sûr que ce soit le meilleur moyen, mais j'avais le même problème et cela m'a aidé.

Sudo ln -s /usr/local/cuda/lib64 /usr

Vérifiez le lien de /usr avec ls -l lib64

lib64 -> /usr/local/cuda/lib64

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Sildeag

Il semble que vous avez exporté le mauvais chemin.

Donc, sur le type de terminal: Sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64

ldconfig crée les liens nécessaires et met en cache les bibliothèques partagées les plus récentes trouvées dans les répertoires spécifiés sur la ligne de commande

Si cela ne fonctionne pas, essayez: export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin Cela définira le chemin environnemental.

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Olimjon

Si vous utilisez Ubuntu 16.04 ou Ubuntu 18.04 et souhaitez installer TensorFlow avec prise en charge du processeur graphique, il existe un package deb dans le référentiel Lambda Stack.

Vous pouvez installer le référentiel et le package avec cette ligne:

LAMBDA_REPO=$(mktemp) && \
wget -O${LAMBDA_REPO} https://lambdal.com/static/files/lambda-stack-repo.deb && \
Sudo dpkg -i ${LAMBDA_REPO} && rm -f ${LAMBDA_REPO} && \
Sudo apt-get update && Sudo apt-get install -y lambda-stack-cuda

Ce qu'il fait:

  1. Téléchargez et installez le référentiel de pile Lambda (ajoute essentiellement un fichier à /etc/apt/sources.list.d/)
  2. Met à jour apt et installe le paquetage lambda-stack-cuda.
  3. Installe CUDA, Drivers, CuDNN et TensorFlow avec la prise en charge de CuDNN et du processeur graphique dans les répertoires appropriés au niveau du système. Vous n'avez pas besoin de modifier votre LD_LIBRARY_PATH ou PATH car les bibliothèques partagées sont placées dans des répertoires que ld vérifie déjà au moment de la liaison.
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sabalaba