已配置LD_LIBRARY_PATH，TensorFlow仍找不到libcublas.so.9.0怎么办？

我来帮你排查几个容易被忽略的点：

• 先确认库文件是否真的存在
  别光看环境变量，先去路径里实地检查这个文件：

  ls /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcublas.so.9.0
  

  如果提示文件不存在，说明你的CUDA Toolkit 9.0安装不完整，得重新跑安装程序，确保勾选了cuBLAS相关组件，或者直接选完整安装包。

• 检查环境变量的生效范围
  你用echo $LD_LIBRARY_PATH看到的是当前shell的变量，但如果是用IDE（比如PyCharm）、后台进程或者新启动的终端运行脚本，可能没继承这个配置。可以试试：

  1. 直接在当前显示变量正确的shell里执行TensorFlow脚本，看是否还报错；
  2. 如果用IDE，得在IDE的环境变量设置里手动添加LD_LIBRARY_PATH，或者先在shell里加载好变量再启动IDE。

• 更新系统动态链接库缓存
  系统的动态链接库缓存可能没同步新安装的CUDA库，执行这条命令强制更新：

  sudo ldconfig /usr/local/cuda-9.0/lib64
  

  跑完再试你的脚本。

• 确认cuDNN安装是否到位
  虽然报错是cuBLAS，但cuDNN的文件没放对也可能干扰CUDA库的识别。检查你是否把cuDNN的文件正确复制到CUDA路径：

  • 将cuDNN压缩包lib64下的所有文件复制到/usr/local/cuda-9.0/lib64/
  • 将include下的文件复制到/usr/local/cuda-9.0/include/
    复制完记得再执行一次sudo ldconfig。

• 核对TensorFlow与CUDA的版本兼容性
  不是所有TensorFlow版本都支持CUDA 9.0，比如TensorFlow 1.10~1.13系列适配CUDA 9.0，如果你装的是更高版本的TensorFlow，它可能会找更高版本的CUDA库，自然找不到9.0的文件。用pip show tensorflow查看当前版本，确认是否匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Julius ShadowAspect Flimmel