无法加载动态库“libcupti.so.11.0”； dlerror：libcupti.so.11.0：无法打开共享对象文件

Question

系统信息

• 操作系统平台和发行版（例如，Linux Ubuntu 18.04）
• Ubuntu 20.04
• Python版本：3.6
• 使用 virtualenv 安装
• CUDA/cuDNN 版本：11.5 / 8.1.0.77
• GPU型号和内存：RTX 3090 24GB nvidia驱动460.39
• TensorFlow版本：2.4.0 pip install tensorflow-gpu==2.4.0

描述问题

安装了cuda 11.2和cudnn 8.1.0.77。当我运行train.py时遇到以下问题

无法加载动态库“libcupti.so.11.0”； dlerror：libcupti.so.11.0：无法打开共享对象文件

Answer 1

问题解决了

• 列出

  /usr/local/cuda-11.2/extras/CUPTI/lib64/lib*

  上的 lib 文件

  $ ls /usr/local/cuda-11.2/extras/CUPTI/lib64/lib*
  

• 我找不到

  libcupti.so.11.0

  。其他文件应该存在，例如

  libcupti.so

  、

  libcupti.so.11.2

  、...

• 使用命令“sudo ln -s”管理

  libcupti.so.11.2

  和 libcupti.so.11.0 之间的链接

  $ sudo ln -s /usr/local/cuda-11.2/extras/CUPTI/lib64/libcupti.so.11.2 /usr/local/cuda-11.2/extras/CUPTI/lib64/libcupti.so.11.0
  

• 列出 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcup* 上的 lib 文件*

  ls /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcup*
  

• 我找不到

  libcupti.so.11.0

  。其他文件应该在那里 那个

  libcupti.so

  ，

  libcupti.so,2

  ，

  libcupti.so.10.1

  ，...

• 使用命令管理

  libcupti.so.11.2

  和

  libcupti.so.11.0

  之间的链接

  sudo ln -s

  $ sudo ln -s /usr/local/cuda-11.2/extras/CUPTI/lib64/libcupti.so.11.2 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcupti.so.11.0
  

这解决了我的问题

Answer 2

你可以运行：

pip install transformers[torch]

或将 torch 降级至 2.0.0。这对我来说是工作。

Answer 3

对于 Cuda-11.3，lib64 文件夹已从 /usr/local/cuda-11.2/extras/CUPTI/ 中删除。所有lib文件都移动到ls /usr/local/cuda/lib64/或ls /usr/local/cuda-11.3/lib64/。

• 列出 /usr/local/cuda/lib64/ 上的 lib 文件

  $ ls /usr/local/cuda/lib64/libcupti*
  

• 我找不到libcupti.so.11.0。其他文件应该在那里，例如 libcupti.so、libcupti.so.11.3、...

• 使用命令“sudo ln -s”管理 libcupti.so.11.3 和 libcupti.so.11.0 之间的链接

  $ sudo ln -s /usr/local/cuda-11.3/lib64/libcupti.so.11.3 /usr/local/cuda-11.3/lib64/libcupti.so.11.0
  

就是这样。享受

Answer 4

您需要配置二进制文件和库的路径。在 Ubuntu 20.04 LTS 上，我按照以下步骤操作。首先，使用

find

命令，搜索

nvcc

和

libcublas.so.*

的路径：

sudo find / -name 'nvcc'  # Path to binaries
sudo find / -name 'libcublas.so.*'  # Path to libraries

然后，根据上面找到的路径在文件末尾添加下一行

~/.profile

（或仅导出环境变量）。在我的系统中，Cuda 安装在

/usr/local/cuda-11.4

。

if [ -d "/usr/local/cuda-11.4" ]; then
    export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
fi

重新启动计算机并重试。

Answer 5

此错误通常源于 Python 和 PyTorch 或 TensorFlow 版本之间的不兼容。在我的例子中，将 Python 从 3.8 升级到 3.9 解决了这个问题。或者，考虑通过升级或降级来调整 PyTorch / TensorFlow 版本以匹配您的 Python 环境。