☰

/usr/bin/ld：找不到-lCUDA_cublas_device_LIBRARY-NOTFOUND

tag-icon • tag-icon cuda make gpu cmake caffe
/usr/bin/ld：找不到-lCUDA_cublas_device_LIBRARY-NOTFOUND

安装 GPU pytorch 库时出现以下错误。cmake ..已正确编译，但出现make -j4以下错误

[ 98%] Building CXX object caffe2/CMakeFiles/caffe2_gpu.dir/operators/rnn/recurrent_network_executor_gpu.cc.o    
[ 98%] Building CXX object caffe2/CMakeFiles/caffe2_gpu.dir/queue/queue_ops_gpu.cc.o                             
[ 98%] Building CXX object caffe2/CMakeFiles/caffe2_gpu.dir/sgd/iter_op_gpu.cc.o                                 
[ 98%] Building CXX object caffe2/CMakeFiles/caffe2_gpu.dir/sgd/learning_rate_op_gpu.cc.o                        
[ 98%] Linking CXX shared library ../lib/libcaffe2_gpu.so                                                        
/usr/bin/ld : ne peut trouver -lCUDA_cublas_device_LIBRARY-NOTFOUND                                              
collect2: erreur: ld a retourné 1 code d'état d'exécution
make[2]: *** [caffe2/CMakeFiles/caffe2_gpu.dir/build.make:4511: lib/libcaffe2_gpu.so] Error 1                    
make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:1925: caffe2/CMakeFiles/caffe2_gpu.dir/all] Error 2                           
make: *** [Makefile:141: all] Error

哪里出了问题？这样 CUDA、CUDNN、nvidia-smi、Gpu pytorch 就安装好了。我正在 conda 环境中工作

答案1

我在使用 LibTorch 时也遇到了类似的问题。我解决这个问题的方法是升级到 CMake=3.15.2。我在这里找到了这个解决方案：https://github.com/clab/dynet/issues/1457。他们说 3.12.2 版本就足够了。

如果你使用的是 Ubuntu >=18.04其中，3.10.2 是 apt 提供的最新 cmake 版本，你可以通过 snap 安装更新的版本：

sudo apt purge cmake # Remove cmake.
sudo snap install cmake --classic # Install a more recent. Note: it requires to disable security confinement.

您将在中找到可执行文件/snap/bin/cmake，因此您可能需要附加运行

echo "export PATH=${PATH}:/snap/bin" >> ~/.bashrc

然后重新打开终端。现在cmake --version应该会给你一个更新的版本。

相关内容