未定义符号：导入tensorflow时的cuDevicePrimaryCtxGetState答案

【问题标题】：undefined symbol: cuDevicePrimaryCtxGetState when importing tensorflow未定义符号：导入tensorflow时的cuDevicePrimaryCtxGetState
【发布时间】：2018-05-14 15:32:04
【问题描述】：

大家！

我正在尝试安装和运行 tensorflow（GPU 支持）。我按照指南安装了 cudnn 7 和 cuda 9.0。

但是，在尝试导入 tensorflow 时，出现以下错误：

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/home/boudi/anaconda2/lib/python2.7/site-
packages/tensorflow/__init__.py", line 24, in <module>
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow  # pylint: 
disable=unused-import
File "/home/boudi/anaconda2/lib/python2.7/site-
packages/tensorflow/python/__init__.py", line 49, in <module>
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
File "/home/boudi/anaconda2/lib/python2.7/site-
packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module>
raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
File "/home/boudi/anaconda2/lib/python2.7/site-
packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File "/home/boudi/anaconda2/lib/python2.7/site-
packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in 
<module>
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "/home/boudi/anaconda2/lib/python2.7/site-
packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in 
swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, 
description)
ImportError: /home/boudi/anaconda2/lib/python2.7/site-
packages/tensorflow/python/../libtensorflow_framework.so: undefined 
symbol: cuDevicePrimaryCtxGetState

我该如何解决？

【问题讨论】：

假设您在 Ubuntu 上工作，您是否已将 /usr/local/cuda/lib64 添加到您的 LD_LIBRARY_PATH 中？如果没有，它就找不到 cuda 库（尽管它们已安装）。
嘿一月。是的，我已经添加了 LD_LIBRARY_PATH，它是：“/usr/local/cuda-9.0/lib64”

标签： python-2.7 tensorflow

【解决方案1】：

我遇到了同样的问题 - 我已经在我的 Ubuntu 机器上安装了所需的 NVIDIA 驱动程序，但是当我尝试导入 Tensorflow 时，我遇到了同样的错误。

所以对我来说，问题在于我使用的是 Nouveau 驱动程序而不是 NVIDIA 驱动程序。为了解决这个问题，您需要转到System Settings->Software & Updates->Additional Drivers 并选择选项Using NVIDIA binary driver ...，然后单击Apply Changes 按钮。然后只需重新启动即可完成。

【讨论】：