python - TensorFlow 2.3 和 libcublas.so.10

Question

根据官方文档，在 Tensorflow 2.3 CUDA 10.1 is supported
我有 Ubuntu 20.04、板载 GPU、CUDA 10.1 和 CUDNN 7.6
开始使用 Tensorflow (2.3) 时出现错误:
无法加载动态库“libcublas.so.10”；
dlerror:libcublas.so.10:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录； LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64
经过几个小时的调查，结果发现 CUBLAS 封装在 CUDA 10.1 中更改为 外 工具包安装路径

/usr/local/cuda-10.1/lib64

看这里 :
https://forums.developer.nvidia.com/t/cublas-for-10-1-is-missing/71015/16
就我而言，我搜索了

sudo find /usr -name libcublas*

并成立:

            /usr/share/doc/libcublas-dev
            /usr/share/doc/libcublas10
            /usr/local/cuda-10.1/doc/man/man7/libcublas.so.7
            /usr/local/cuda-10.1/doc/man/man7/libcublas.7
            /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcublas.so.10.2.2.214
            /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcublasLt.so.10.2.2.214
            /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/stubs/libcublasLt.so
            /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/stubs/libcublas.so
            /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcublas.so.10
            /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcublas_static.a
            /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcublasLt.so
            /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcublasLt_static.a
            /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcublasLt.so.10
            /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcublas.so

然后，根据使用符号链接(symbolic link)(在 nvdia 站点中创建)的一些解决方法的建议，我为上面创建的文件创建了一个符号链接(symbolic link)，指向:

sudo ln -s /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcublas.so /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcublas.so
sudo ln -s /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcublas.so.10 /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcublas.so.10

即使在符号链接(symbolic link)之后，错误仍然存​​在:
无法加载动态库“libcublas.so.10”； dlerror:libcublas.so.10:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录； LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64
和我的nano ~/.profile包含:

# set PATH for cuda 10.1 installation
if [ -d "/usr/local/cuda-10.1/bin/" ]; then
    export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
fi

我还想尝试手动从 cuda_10.1.168_418.67_linux.run 文件中可用的工具包中获取文件，如建议 here但发现建议的命令不起作用。我调整为命令:

sh cuda_10.1.168_418.67_linux.run --extract=/extracted

最终确定时会出现一条消息..
无法验证 gcc 版本。有关详细信息，请参阅/tmp/cuda-installer.log 中的日志。
如果只有该提取可以工作，那么文件的手动副本可能会节省全部麻烦。
似乎这个 cublas 步骤没有记录在用于安装 CUDA 10.1 的 Tensorflow 官方文档中
任何的想法 ？

Answer 1

我有同样的问题，感谢你的问题解决了。我使用了符号链接(symbolic link)方法，但为 libcublasLt.so.10 添加了一个额外的方法。 .

$ sudo ln -s /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcublas.so /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcublas.so
$ sudo ln -s /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcublas.so.10 /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcublas.so.10
$ sudo ln -s /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcublasLt.so.10 /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcublasLt.so.10