使用WhisperX做说话人分离时遇cublas64_12.dll加载失败错误

问题背景 #

本地使用WhisperX进行说话人分离时，转录阶段触发以下错误：

Traceback (most recent call last): File "D:\Programming\Python\Projects\Conversation-Analyser\Conversation Analyser\Classes\diarization.py", line 42, in <module> diarize() File "D:\Programming\Python\Projects\Conversation-Analyser\Conversation Analyser\Classes\diarization.py", line 40, in diarize result = model.transcribe(audio, batch_size=batch_size) File "D:\Programming\Python\Projects\Conversation-Analyser\.venv\lib\site-packages\whisperx\asr.py", line 194, in transcribe language = language or self.detect_language(audio) File "D:\Programming\Python\Projects\Conversation-Analyser\.venv\lib\site-packages\whisperx\asr.py", line 252, in detect_language encoder_output = self.model.encode(segment) File "D:\Programming\Python\Projects\Conversation-Analyser\.venv\lib\site-packages\whisperx\asr.py", line 86, in encode return self.model.encode(features, to_cpu=to_cpu) RuntimeError: Library cublas64_12.dll is not found or cannot be loaded 

已执行PyTorch安装命令：

pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

核心代码片段：

model = whisperx.load_model("large-v2", device, compute_type=compute_type, download_root=model_dir)
result = model.transcribe(audio, batch_size=batch_size)

解决方案 #

1. 匹配CUDA Toolkit与PyTorch版本 #

你安装的是cu118版本的PyTorch，对应需要本地安装CUDA Toolkit 11.8——cublas64_12.dll是CUDA 12.x版本的依赖文件，版本不匹配导致缺失：

• 下载并安装CUDA Toolkit 11.8（安装时务必勾选「Add CUDA to PATH」选项）
• 安装完成后重启Python环境或IDE

2. 手动添加CUDA库路径到系统环境变量 #

若已安装CUDA 11.8但仍报错，检查系统PATH环境变量是否包含以下路径：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin

未找到则手动添加该路径，重启电脑后再运行代码。

3. 验证PyTorch的CUDA可用性 #

运行以下代码确认CUDA是否正常加载：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

• 返回True：CUDA配置正常，可重新运行WhisperX代码
• 返回False：PyTorch与本地CUDA版本不兼容，需重装对应版本的PyTorch（比如本地是CUDA 12.1，就安装cu121版本的PyTorch）

4. 临时改用CPU运行（应急方案） #

如果GPU配置暂时无法解决，可切换到CPU模式：

# 修改device参数为"cpu"，compute_type设为"float32"
model = whisperx.load_model("large-v2", "cpu", compute_type="float32", download_root=model_dir)

注意：CPU运行速度远慢于GPU，仅适合小体积音频测试。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者St.Destiny