使用Bazel构建TensorFlow C++示例时找不到cuDNN库求助

我之前也碰到过这个一模一样的问题，当时折腾了好一阵才搞定，结合你提到的环境（TensorFlow r1.4、CUDA 8.0、cuDNN 6.0、Bazel 0.9.0），给你几个靠谱的解决方向：

1. 确保Bazel构建时能正确读取CUDA库路径 #

有时候Bazel会隔离系统环境变量，即使你已经导出了LD_LIBRARY_PATH，它也可能没正确继承。可以试试：

• 先确认环境变量配置正确：

  echo $LD_LIBRARY_PATH
  

  输出里必须包含/usr/local/cuda/lib64，如果没有，先执行：

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

• 直接在构建命令中传入环境变量，强制Bazel使用：

  LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64 bazel build //tensorflow/examples/label_image:label_image
  

2. 修改label_image的BUILD文件，显式指定链接路径 #

这是我当时解决问题的办法，直接在BUILD文件里给链接器指定CUDA库的路径和rpath，让它不用依赖系统环境变量：
找到/home/user/tensorflow_sources/tensorflow/tensorflow/examples/label_image/BUILD文件，修改cc_binary规则的linkopts字段：

cc_binary(
    name = "label_image",
    srcs = [
        "main.cc",
    ],
    linkopts = [
        "-L/usr/local/cuda/lib64",
        "-Wl,-rpath=/usr/local/cuda/lib64",
    ],
    deps = [
        "//tensorflow/core:tensorflow",
        "//tensorflow/core:framework_internal",
        "//tensorflow/core:lib",
    ],
)

保存后重新执行构建命令，链接器会直接从指定路径查找所需的CUDA库。

3. 检查CUDA和cuDNN库文件的存在性与权限 #

有可能是库文件没正确安装：

• 验证目标库是否存在：

  ls -l /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.6 /usr/local/cuda/lib64/libcufft.so.8.0 /usr/local/cuda/lib64/libcurand.so.8.0
  

• 如果某个库不存在，把cuDNN解压包中lib64目录下的对应文件复制到/usr/local/cuda/lib64，然后执行ldconfig更新系统库缓存：

  sudo cp /path/to/cudnn/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
  sudo ldconfig
  

4. 用Bazel的CUDA配置参数构建 #

TensorFlow的Bazel构建支持--config=cuda参数，它会自动处理CUDA相关的依赖路径，试试执行：

bazel build --config=cuda //tensorflow/examples/label_image:label_image

这些方法应该能解决你碰到的链接错误，优先试试修改BUILD文件或者指定环境变量构建的方案，大概率能搞定。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Furan