编译 cuda_ndarray.cu 失败：libcublas.so.7.5：无法打开共享对象文件答案

【问题标题】：Failed to compile cuda_ndarray.cu: libcublas.so.7.5: cannot open shared object file编译 cuda_ndarray.cu 失败：libcublas.so.7.5：无法打开共享对象文件
【发布时间】：2016-06-07 19:03:34
【问题描述】：

我正在尝试在 aws 实例中导入 theano 库以使用 GPU。我已经使用 boto 编写了一个 python 脚本来自动化 aws 设置，它本质上将从我的本地机器对实例执行 ssh，然后在我执行“python -c 'import theano'”的地方启动一个 bash 脚本启动 GPU。但我收到以下错误：

错误（theano.sandbox.cuda）：编译 cuda_ndarray.cu 失败：libcublas.so.7.5：无法打开共享对象文件：没有这样的文件或目录

当我尝试直接在实例命令 shell 中导入 theano 模块时，它会自动开始使用 GPU。

使用 gpu 设备 0：GRID K520（CNMeM 已禁用）

我想我错过了通过我的自动化 python 脚本导入时必须进行的其他一些导入。可能的解决方案是什么？

【问题讨论】：

可能是环境问题。尝试 python "import os; print(os.eviron["PATH"])" 看看 "/usr/local/cuda/bin" 是否在 PATH 中。
还要检查 LD_LIBRARY_PATH 以确保可以在运行时找到 CUDA 库。
就我而言，这是由我的 CUDA 安装策略引起的问题。当我尝试安装 libcublas.so.10 时，它正在创建 libcublas.so.11。在我的安装脚本中使用DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt -y install cuda-10-1 解决了这个问题。

标签： python amazon-web-services cuda gpu theano

【解决方案1】：

我会尽量简洁明了地解决这个问题，因为我发现对于开始使用 unix 或不熟悉编译和链接的人来说并不是一个很好的答案。

问题与动态链接有关，可以通过两种方式解决。第一个是通过设置 LD_LIBRARY_PATH 环境变量。假设 cuda 安装在 /usr/local/cuda/ 中，只需在您的环境文件 /etc/enviroment 中添加：

LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/

或者只是在你的 bashrc 中：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64/

unix 专家不推荐此解决方案（我不是一个，我刚刚在互联网上阅读过该解决方案，我关注的是 linux 专家）。所以我找到的解决方法很简单，修改linux ld软件默认搜索库的路径。为此，只需执行（您必须以 root 身份执行）：

cd /etc/ld.so.conf.d/

然后选择例如并编辑：

vi libc.conf

在此文件中，只需添加 lib64 根目录的路径，例如：

/usr/local/cuda/lib64/

你会在文件中得到这样的东西：

\# libc default configuration

/usr/local/lib

/usr/local/cuda/lib64/

然后运行：

sudo ldconfig

希望这个答案可以帮助那些开始接触编程或使用高级语言（如 python）的人，这些语言使用下面的 C 代码（就像 theano 一样）并且不熟悉编译、linkig...

【讨论】：

【解决方案2】：

我在使用 cuda 7.5 的 Ubuntu 16.04 上遇到了同样的错误，并找到了解决方案 here：

cuda 7.5 不支持默认的 g++ 版本。安装支持的版本并将其设为默认：

sudo apt-get install g++-4.9

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 10

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 10

sudo update-alternatives --install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30
sudo update-alternatives --set cc /usr/bin/gcc

sudo update-alternatives --install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30
sudo update-alternatives --set c++ /usr/bin/g++

解决 glibc 错误 - 使用以下设置在主目录中创建 .theanorc：
```
[global]
device=gpu
floatX=float32

[nvcc]
flags=-D_FORCE_INLINES
```

别忘了检查环境变量： PATH 应包含您的 cuda bin 文件夹位置，CUDA_HOME 应包含 cuda home 位置

我以这种方式将它添加到我的 .bashrc 文件中：

export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"
export CUDA_HOME="/usr/local/cuda:$CUDA_HOME"

【讨论】：

【解决方案3】：

我最近遇到了类似的问题，并且花了很长时间弄清楚出了什么问题（以至于我损坏了我的 Linux 安装并不得不重新安装）。

此错误的潜在解决方案是删除（可能）位于您的主目录中的.theano/ 目录：

sudo rm -rf ~/.theano

为防止此错误再次发生，请勿以 root 用户身份运行您的脚本（即没有sudo）。

以root身份运行脚本将创建具有root权限的隐藏目录，使其无法被其他进程访问。

【讨论】：

【解决方案4】：

在 Kumar here 的建议下，我做到了

sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64

它神奇地开始工作了。谢谢库马尔！

【讨论】：