Ubuntu17.10运行TensorFlow遇libcublas.so.9.0找不到问题求助

你遇到的核心问题大概率是TensorFlow版本与CUDA版本不匹配，或是CUDA的环境变量没有正确生效。下面一步步帮你排查解决：

第一步：确认TensorFlow与CUDA的版本对应关系 #

TensorFlow对CUDA版本有严格的依赖要求，先搞清楚你当前安装的TensorFlow需要哪个CUDA版本：

• 执行pip show tensorflow查看你的TensorFlow版本：
  • TensorFlow 1.5及以上版本需要CUDA 9.0 + cuDNN 7.0
  • TensorFlow 1.4及以下版本需要CUDA 8.0 + cuDNN 6.0

如果你的TensorFlow版本需要CUDA9.0，但之前装的是CUDA8.0，就会出现找不到libcublas.so.9.0的错误；反之亦然。

方案1：适配TensorFlow版本安装CUDA9.0 #

如果你的TensorFlow需要CUDA9.0，按以下步骤重新安装：

1. 卸载旧的CUDA版本：

   sudo apt-get purge nvidia-cuda*
   sudo rm -rf /usr/local/cuda*
   

2. 安装CUDA9.0（适配Ubuntu17.10）：
   下载对应Ubuntu17.10的CUDA9.0 deb包（NVIDIA官网可找到旧版本资源），然后执行：

   sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1710-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
   sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install cuda-9-0
   

3. 配置环境变量：
   编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：

   export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
   

   执行source ~/.bashrc让配置生效，然后用nvcc -V验证CUDA版本是否为9.0。
4. 安装对应版本的cuDNN：
   下载cuDNN7.0（对应CUDA9.0）的tar包，解压后复制文件到CUDA目录：

   tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
   sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-9.0/include
   sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn*
   

方案2：适配CUDA8.0安装对应TensorFlow版本 #

如果你想继续使用CUDA8.0，需要安装兼容的TensorFlow版本（比如1.4.0）：

pip install tensorflow-gpu==1.4.0

同时确保CUDA8.0的环境变量正确配置，并且安装了cuDNN6.0。

最后验证 #

执行以下命令检查库是否能被系统找到：

ldconfig -p | grep libcublas.so.9.0

如果能输出对应的库路径，再尝试import tensorflow as tf，应该就能正常运行了。

另外注意：Ubuntu17.10的内核需要搭配CUDA9.0对应的NVIDIA驱动（版本≥384.81），如果驱动不兼容也会导致问题，可以用nvidia-smi检查驱动版本。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nishant Sikri