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Tensorflow- ImportError: libcublas.so.8.0: impossible d'ouvrir le fichier d'objet partagé: aucun fichier ou répertoire de ce type

J'essaie de lancer Tensorflow-gpu.

J'ai installé Cuda-9.0 et cuDNN v7.0.3. J'ai testé les deux (comme indiqué dans leurs guides) et ils fonctionnaient bien.

Ensuite, j'ai installé Tensorflow-gpu en utilisant pip3 (j'utilise python3) et il m'a donné cette erreur lors de l'importation:

Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
    _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
  File "/usr/lib/python3.5/imp.py", line 242, in load_module
    return load_dynamic(name, filename, file)
  File "/usr/lib/python3.5/imp.py", line 342, in load_dynamic
    return _load(spec)
ImportError: libcublas.so.8.0: 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 "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/__init__.py", line 24, in <module>
    from tensorflow.python import *
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 49, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 72, in <module>
    raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
    _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
  File "/usr/lib/python3.5/imp.py", line 242, in load_module
    return load_dynamic(name, filename, file)
  File "/usr/lib/python3.5/imp.py", line 342, in load_dynamic
    return _load(spec)
ImportError: libcublas.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory


Failed to load the native TensorFlow runtime.

See https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation_problems

for some common reasons and solutions.  Include the entire stack trace
above this error message when asking for help.

J'ai trouvé quelques questions similaires, mais toutes concernent une version ou une autre de Cuda (la plupart du temps la version 8.0) et je ne sais pas si cela fonctionnera. J'ai aussi essayé certains d'entre eux, comme régler le LD_LIBRARY_PATH mais rien n'a fonctionné. J'ai aussi essayé le lien dans l'erreur elle-même mais c'est aussi une solution pour cuda 8.0

tensorflow-gpucudnn
4
Abhor

Actuellement, les versions installables binaires de TF-GPU nécessitent CUDA 8. Cela changera probablement à l'avenir, mais pour ces fichiers binaires, vous ne pouvez pas satisfaire à l'exigence avec CUDA 9.

Si vous voulez vraiment utiliser CUDA 9/CUDNN 7, vous devrez créer du TF à partir de sources. Sinon, installez CUDA 8 et pointez TF. CUDA 8 peut être installé à côté de CUDA 9 et vous n'avez pas besoin de modifier le pilote. le pilote GPU CUDA 9 fonctionnera avec l’installation de CUDA 8.

Vous pouvez voir plus de détails dans la réponse ici: https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1026198/cuda-9-0-importerror-libcublas-so-8-0/

J'espère que cela aide: D

2
Amr Awad

les versions les plus récentes de la version 1.5, cudnn7 et cuda9, et maintenant via pip3, vous pouvez désormais installer la version 1.5. 

1
Zaikun Xu