Google Colab运行AlexNet.ipynb遇libcudnn.so.8缺失错误求助

正在学习并实现AlexNet，在Google Colab笔记本中运行以下代码单元时出错：

from mxnet import init, np, npx
from mxnet.gluon import nn
from d2l import mxnet as d2l

npx.set_np()

错误信息如下：

OSError                                   Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-f3fc22c8b0fb> in <cell line: 0>()
----> 1 from mxnet import init, np, npx
      2 from mxnet.gluon import nn
      3 from d2l import mxnet as d2l
      4 
      5 npx.set_np()

4 frames
/usr/lib/python3.11/ctypes/__init__.py in __init__(self, name, mode, handle, use_errno, use_last_error, winmode)
    374 
    375         if handle is None:
---> 376             self._handle = _dlopen(self._name, mode)
    377         else:
    378             self._handle = handle

OSError: libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory

运行!ls /usr/local | grep cuda的输出为：

cuda
cuda-12
cuda-12.5

解决方案 #

方法1：降级CUDA到11.8并安装匹配的cuDNN 8 #

Colab默认安装的CUDA 12.x与MXNet依赖的libcudnn.so.8不兼容，需降级到CUDA 11.x版本并安装对应cuDNN：

1. 卸载现有CUDA组件并安装CUDA 11.8：

# 卸载现有CUDA相关内容
!apt-get --purge remove cuda nvidia* libnvidia-*
!dpkg -l | grep cuda- | awk '{print $2}' | xargs -n1 dpkg --purge
!apt-get remove cuda-*
!apt autoremove
!rm -rf /usr/local/cuda*

# 下载并安装CUDA 11.8
!wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
!sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run --override --silent --toolkit

# 设置环境变量
!echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
!echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
!source ~/.bashrc

2. 安装适配CUDA 11.x的cuDNN 8.7.0：

!wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/8.7.0/local_installers/cudnn-linux-x86_64-8.7.0.84_cuda11-archive.tar.xz
!tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.7.0.84_cuda11-archive.tar.xz
!sudo cp -P cudnn-linux-x86_64-8.7.0.84_cuda11-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.8/include
!sudo cp -P cudnn-linux-x86_64-8.7.0.84_cuda11-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-11.8/lib64
!sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.8/lib64/libcudnn*

3. 重新安装适配CUDA 11.8的MXNet版本：

!pip install mxnet-cu118

完成后重启Colab运行时，再执行原导入代码即可。

方法2：使用CPU版本的MXNet（简易但性能受限） #

若无需GPU加速，可直接安装CPU版本的MXNet：

!pip uninstall mxnet -y
!pip install mxnet

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gajji3107