TensorFlow无法加载libcudart.so.11.0动态库问题求助

一、解决libcudart.so.11.0加载失败问题 #

方案1：修改Jupyter内核配置文件，预加载环境变量 #

1. 激活conda环境：

   conda activate atnwf
   

2. 查看当前Jupyter内核路径：

   jupyter kernelspec list
   

   找到对应atnwf环境的内核路径（例如~/.local/share/jupyter/kernels/atnwf）
3. 编辑该路径下的kernel.json文件，在env字段中添加LD_LIBRARY_PATH配置：

   {
    "argv": [
     "/path/to/your/conda/envs/atnwf/bin/python",
     "-m",
     "ipykernel_launcher",
     "-f",
     "{connection_file}"
    ],
    "display_name": "atnwf",
    "language": "python",
    "env": {
     "LD_LIBRARY_PATH": "/usr/local/cuda-11.0/lib64:$CONDA_PREFIX/lib:$LD_LIBRARY_PATH"
    }
   }
   

   注意替换/path/to/your/conda/envs/atnwf为实际的conda环境路径，/usr/local/cuda-11.0为实际CUDA安装路径。

方案2：通过远程VSCode设置全局Jupyter环境变量 #

1. 在远程VSCode中按下Ctrl+,打开设置面板
2. 搜索Jupyter: Env，点击Edit in settings.json
3. 添加LD_LIBRARY_PATH配置：

   "jupyter.env": {
       "LD_LIBRARY_PATH": "/usr/local/cuda-11.0/lib64:/path/to/your/conda/envs/atnwf/lib:$LD_LIBRARY_PATH"
   }
   

方案3：在conda环境激活脚本中自动设置环境变量 #

1. 创建conda环境激活脚本目录：

   mkdir -p $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d
   

2. 创建环境变量配置文件env_vars.sh：

   touch $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh
   

3. 写入以下内容：

   export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.0/lib64:$CONDA_PREFIX/lib:$LD_LIBRARY_PATH"
   

   每次激活atnwf环境时，该变量会自动生效，Jupyter启动时会继承此配置。

二、解决libnvinfer相关库缺失警告 #

libnvinfer是TensorRT的核心库，直接安装适配CUDA 11.0的TensorRT版本即可：

1. 激活atnwf环境：

   conda activate atnwf
   

2. 使用conda安装（推荐）：

   conda install -c nvidia tensorrt=8.0.*
   

   （TensorRT 8.0.x系列适配CUDA 11.0，若版本不匹配可调整为对应版本号）
3. 若conda源无法找到，改用pip安装：

   pip install tensorrt==8.0.3.4
   

验证步骤 #

1. 重启远程VSCode，重新连接到远程机器
2. 打开Jupyter Notebook，运行以下代码验证：

   import tensorflow as tf
   print("GPU设备列表：", tf.config.list_physical_devices('GPU'))
   

   检查输出是否正常，且无libcudart和libnvinfer相关警告。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Seonpyo Kim