带有 Nvidia GPU 的 VirtualEnv 张量流：cuda-9.0-vs-cuda-8.0，cuDNN-7.0-vs-cuDNN-6.0

Question

今天我使用 RTFM tensorflow dot org install 安装了 tensorflow linux，我安装了 VirtualEnv + Python3 + CPU 并测试了 tensorflow Hello World，效果很好。

然后我继续 nvidia 路径 (GPU GTX 970) 安装 VirtualEnv + Python + GPU。 RTFM (docs dot nvidia dot com cuda cuda-installation-guide-linux index dot html) , cuda-9.0, cuDDN 7, 所有 PATH 都没问题，.bashrc 是最新的，printenv LD_LIBRARY_PATH 好的。

我的 GPU 可以正常使用 cuda 脚本 deviceQuery 和 bandwitdhTest。 Nvidia 检查清单中的所有 post-安装操作均已通过。

当我在 VirtualEnv+运行Hello World+Python3+GPU 中时，下面的代码是我得到的（cliffnote：tensorflow 想要使用来自 /usr/local/cuda-9.0 的一些 cudalibrary-8.0 /lib64 这是一个 9.0 目录。我试图添加一个 symlink 所以 cudalibrary-8.0 指向 9.0，但随后我得到与另一个 cudalibrary 相同的消息...对所有 cuda 库执行此技巧不是我称之为修复 ;-) )

alexandre@Martin-2:~/Documents/Ordinateur/VirtualEnv$ source tensorflow_py3_gpu/bin/activate
(tensorflow_py3_gpu) alexandre@Martin-2:~/Documents/Ordinateur/VirtualEnv$ python
Python 3.5.2 (default, Sep 14 2017, 22:51:06) [GCC 5.4.0 20160609] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> # Python
... import tensorflow as tf
Traceback (most recent call last):
  File "/home/alexandre/Documents/Ordinateur/VirtualEnv/tensorflow_py3_gpu/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 41, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "/home/alexandre/Documents/Ordinateur/VirtualEnv/tensorflow_py3_gpu/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "/home/alexandre/Documents/Ordinateur/VirtualEnv/tensorflow_py3_gpu/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
    _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
  File "/home/alexandre/Documents/Ordinateur/VirtualEnv/tensorflow_py3_gpu/lib/python3.5/imp.py", line 242, in load_module
    return load_dynamic(name, filename, file)
  File "/home/alexandre/Documents/Ordinateur/VirtualEnv/tensorflow_py3_gpu/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

上面最后一行是关于 cudalibrary-8.0 的，它显然不在 cudalibrary-9.0 的列表中。下面是它的其余部分。

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
  File "/home/alexandre/Documents/Ordinateur/VirtualEnv/tensorflow_py3_gpu/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 24, in <module>
    from tensorflow.python import *
  File "/home/alexandre/Documents/Ordinateur/VirtualEnv/tensorflow_py3_gpu/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 49, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "/home/alexandre/Documents/Ordinateur/VirtualEnv/tensorflow_py3_gpu/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 52, in <module>
    raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
  File "/home/alexandre/Documents/Ordinateur/VirtualEnv/tensorflow_py3_gpu/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 41, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "/home/alexandre/Documents/Ordinateur/VirtualEnv/tensorflow_py3_gpu/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "/home/alexandre/Documents/Ordinateur/VirtualEnv/tensorflow_py3_gpu/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
    _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
  File "/home/alexandre/Documents/Ordinateur/VirtualEnv/tensorflow_py3_gpu/lib/python3.5/imp.py", line 242, in load_module
    return load_dynamic(name, filename, file)
  File "/home/alexandre/Documents/Ordinateur/VirtualEnv/tensorflow_py3_gpu/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 tensorflow dot org slash install slash install_sources hashtag common_installation_problems for some common reasons and solutions.  Include the entire stack trace above this error message when asking for help.
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'tf' is not defined
>>> sess = tf.Session()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'tf' is not defined
>>> print(sess.run(hello))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'sess' is not defined
>>> quit()
(tensorflow_py3_gpu) alexandre@Martin-2:~/Documents/Ordinateur/VirtualEnv$ deactivate`

-- 次日更新

不太干净的修复： 在 /usr/local/cuda/lib64/ 中为每个版本号错误的库创建一个 link，linked 到正确的数字版本。

alexandre@Martin-2:/usr/local/cuda/lib64$ sudo ln -s libcurand.so.9.0 libcurand.so.8.0

我用五个 cuda 库（libcusolver、libcublas、libcudart、libcurand、libcufft）和 cuDNN 库 libcudnn（版本 6 --> 版本 7）完成了这项工作。

世界，您好！ tensorflow 工作......但是如果有人能告诉我为什么当我只安装了 cuda-9.0 和 cuDDN-7.0 时 tensorflow 调用 cuda-8.0 和 cuDDN-6.0 库，非常欢迎你。

[已解决...或即将]更新 我发现 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/12052 几乎可以解释所有内容。

悬崖笔记： tensorflow-1.3 使用 cuda-8.0 和 cuDNN-6.0（这就是为什么当我运行 tensorflow 时这些库被显式 linked 的原因）。我在nvidia网站上被骗了，让我下载了cuda-9.0和cuDNN-7.0版本，这些版本不会在tensorflow-1.3中实现。

tensorflow-1.4 将适用于 cuda-9.0 和 cuDNN-7.0 版本。 tensorflow-1-4 可能会在 2017 年 10 月的某个时间可用（或很快，请查看上面的 link）。

Answer 1

你试过了吗 sudo apt install cuda-8-0 ？它应该从 http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604

下载软件包

连同安装 cudnn6（与我安装 cudnn7 的方式相同），它对我有用。

带有 Nvidia GPU 的 VirtualEnv 张量流：cuda-9.0-vs-cuda-8.0，cuDNN-7.0-vs-cuDNN-6.0

VirtualEnv tensorflow with Nvidia GPU : cuda-9.0-vs-cuda-8.0, cuDNN-7.0-vs-cuDNN-6.0

nvidia

tensorflow

ubuntu-16.04