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安装TensorFlow后,在Python中输入 import tensorflow as tf 时 提示一下类似错误

ImportError: libcusolver.so.*.0: cannot open shared object file: No such file or directory

libcusolver.so..0 ( 代表某一版本)

解决办法:

1. 输入下面命令,查找libcusolver.so 相关文件的目录

locate libcusolver.so.9

tensorflow 环境变量设置方式

2. 输入下面命令 , 将缺失文件的目录添加到环境变量中。

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

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

输入python , import tf 如果依然缺失文件,重复 1. 2.

然后

locate libcudnn.so.7

tensorflow 环境变量设置方式

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/opt/cudnn/cudnn-v7.0.5-for-cuda8.0/lib64"

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/opt/cudnn/cudnn-v5.1/lib64"

最终,成功import tensorflow

tensorflow 环境变量设置方式

如果需要长期保持环境变量有效,要在 .bashrc文件中添加环境变量,如下

# added by Anaconda3 installer
export PATH="/home/yourname/anaconda3/bin:$PATH" 
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64"
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/opt/cudnn/cudnn-v5.1/lib64"

保存后激活 bashrc文件

source ~/.bashrc

以上这篇tensorflow 环境变量设置方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
tensorflow,环境变量

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。