como encontrar o caminho para libcudart.so?

Question

Estou tentando instalar a versão da GPU Tensorflow e estou preso a isso. Eu instalei o nvidia-cuda-toolkit executando

 sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

e baixou bem. Mas eu não consigo localizar este libcudart.so

Please specify which gcc nvcc should use as the host compiler. [Default is /usr/bin/gcc]: /usr/bin/gcc
Please specify the Cuda SDK version you want to use, e.g. 7.0. [Leave empty to use system default]: 
Please specify the location where CUDA  toolkit is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda
Invalid path to CUDA  toolkit. /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so cannot be found

Como posso resolver isso?

    

Answer 1

Não tenho certeza se é o melhor caminho, mas tive o mesmo problema e isso ajudou.

sudo ln -s /usr/local/cuda/lib64 /usr

Verifique o link de /usr com ls -l lib64

lib64 -> /usr/local/cuda/lib64

    

Answer 2

Parece que você exportou o caminho errado.

Assim, no tipo de terminal On: sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64

O ldconfig cria os links e o cache necessários para as bibliotecas compartilhadas mais recentes encontradas nos diretórios especificados na linha de comando

Se isso não funcionar, tente: export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin Isso definirá o caminho do meio ambiente.

    

Answer 3

Se você estiver usando o Ubuntu 16.04 ou o Ubuntu 18.04 e quiser obter o TensorFlow com suporte a GPU instalado, há um pacote deb para isso no repositório do Lambda Stack.

Você pode instalar o repositório e o pacote com esta linha:

LAMBDA_REPO=$(mktemp) && \
wget -O${LAMBDA_REPO} https://lambdal.com/static/files/lambda-stack-repo.deb && \
sudo dpkg -i ${LAMBDA_REPO} && rm -f ${LAMBDA_REPO} && \
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y lambda-stack-cuda

O que faz:

1. Baixe e instale o Repositório de pilhas do Lambda (essencialmente adiciona um arquivo ao /etc/apt/sources.list.d /)
2. Atualiza o apt e instala o pacote lambda-stack-cuda .
3. Instala CUDA, Drivers, CuDNN e TensorFlow com suporte a CuDNN e GPU nos diretórios adequados no nível do sistema. Você não precisará modificar seu LD_LIBRARY_PATH ou PATH , pois as bibliotecas compartilhadas são colocadas em diretórios que ld já verifica no momento do link.