运行paddle-gpu相关项目报错

报错1

RuntimeError: (PreconditionNotMet) Cannot load cudnn shared library. Cannot invoke method cudnnGetVersion.

[Hint: cudnn_dso_handle should not be null.] (at /paddle/paddle/phi/backends/dynload/cudnn.cc:60)

报错2：

W0312 20:57:52.832906 33873 gpu_resources.cc:61] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.5, Driver API Version: 11.7, Runtime API Version: 11.7

Could not load library libcudnn_ops_infer.so.8. Error: libcudnn_ops_infer.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory

已放弃 (核心已转储)

报错3：

Could not load library libcudnn_ops_infer.so.8. Error: libcublas.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory

解决方法：

1、先查看自己的cuda版本，下载对应cuda版本的paddle-gpu

• 查看cuda版本：nvcc -V
• 查看paddle-gpu版本：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html#gpu

2、查看自己有无安装cudnn库，如果有，本地会有一个下载好的文件

• cudnn下载链接：cuDNN Archive | NVIDIA Developer
• 下载的cudnn库文件路径：cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive/lib

3、查找下上述报错缺失的库【libcudnn_ops_infer.so.8、libcublas.so.11】在哪

发现：

• libcudnn_ops_infer.so.8：在这里/home/用户名/cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive/lib
• libcublas.so.11：在这里/home/用户名/project/dm/venv_38/lib/python3.8/site-packages/nvidia/cublas/lib 【这个是自己用virtualenv创建的python虚拟环境中安装的一个python库】

3、把找到的路径放在export LD_LIBRARY_PATH

冒号在linux中的意思是分隔符，PATH: HOME/bin表示在保留原来的PATH环境变量的基础上，再增加HOME/bin这个路径作为新的$PATH环境变量，用多个冒号隔开多个路径，让系统运行命令时会逐个在路径下找对应的so共享库。

把缺失文件的库所在的lib路径，补充到LD_LIBRARY_PATH环境变量里面，用冒号隔开新旧路径。如：

• 原来路径：****export LD_LIBRARY_PATH=.:/usr/local/cuda-11.7/lib64:
• 新增路径：****export LD_LIBRARY_PATH=.:/usr/local/cuda-11.7/lib64:/home/用户名/cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive/lib
• 继续新增路径：export LD_LIBRARY_PATH=.:/usr/local/cuda-11.7/lib64:/home/用户名/cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive/lib:/home/用户名/project/dm/venv_38/lib/python3.8/site-packages/nvidia/cublas/lib

gedit ~/.bashrc

在文件最下面补充这个：
export LD_LIBRARY_PATH=.:/usr/local/cuda-11.7/lib64:/home/用户名/cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive/lib:/home/用户名/project/dm/venv_38/lib/python3.8/site-packages/nvidia/cublas/lib

source ~/.bashrc

然后重新运行paddle-gpu相关程序，问题消失