Colab未使用GPU却报错OSError: libcudart.so.10.2无法打开，如何解决？

OSError: libcudart.so.10.2: cannot open shared object file: No such file or directory

报错原因 #

该报错和是否主动调用GPU无关，本质是你安装的某个第三方依赖是基于CUDA10.2编译的版本，运行时会默认查找对应CUDA动态库，缺失就会抛出错误。

可行解决方案 #

• 方案1：重装对应依赖的CPU版本（最推荐）
  绝大多数情况下该问题由PyTorch、OpenCV、MM系列框架等依赖的CUDA编译版本导致，卸载原有版本后安装CPU专属版本即可解决：
  以PyTorch为例：

  pip uninstall -y torch torchvision torchaudio
  pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
  

  以OpenCV为例：

  pip uninstall -y opencv-python opencv-contrib-python
  pip install opencv-python-headless
  

  其他框架（如MMDetection等）可自行查找对应版本的CPU编译包安装即可。

• 方案2：手动安装CUDA10.2运行时库
  不想修改依赖版本的话，可以直接在Colab环境中安装CUDA10.2的动态库：

  !apt update && apt install -y cuda-cudart-10-2
  !export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
  

  执行完成后重新运行代码即可。

• 方案3：指定依赖跳过CUDA检查
  部分框架支持通过环境变量强制禁用CUDA调用，运行代码前先执行：

  import os
  os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
  

  可强制框架走CPU逻辑，跳过CUDA动态库查找步骤。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andy Borjigin