报错之前是双cuda:cuda10.2andcuda11.1于是卸载了cuda10.2 但是报错undefined reference to `cublasLtMatmul@libcublasLt.so.10'

这个错误可能是因为您的代码中使用了cublasLtMatmul函数，但是链接器无法找到该函数的定义。您可以尝试重新安装CUDA 10.2并确保正确配置了环境变量，或者尝试使用其他版本的CUDA。另外，您还可以检查您的代码是否正确引用了cublas库。

相关问题

linux报错ImportError: libcudart.so.10.2: cannot open shared object file: No such file or directory，查完后发现确实没有这个文件，应该怎么解决

这个报错是因为缺少 NVIDIA CUDA Runtime 库。你需要先安装 CUDA Runtime，然后将其路径添加到系统环境变量中。

以下是解决步骤：

1. 首先确认你的 NVIDIA 显卡支持 CUDA，如果支持，请前往 NVIDIA 官网下载 CUDA Runtime，下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

2. 安装 CUDA Runtime，安装过程中需要注意选择与你的显卡匹配的版本。

3. 安装完成后，将 CUDA Runtime 库路径添加到系统环境变量中。可以在终端中使用以下命令：

   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH

4. 然后再次运行程序，应该就不会报错了。

希望这个解决方案能够帮到你！

error while loading shared libraries: libcudart.so.10.2: cannot open shared object file: No such file or director

这个错误通常是当你尝试运行一个依赖CUDA库（如cuDART）的应用程序时遇到的。`libcudart.so.10.2`是一个动态链接库文件，它可能是在安装CUDA 10.2版本的时候所需的。报错表明系统找不到这个特定版本的CUDA库文件，或者是库文件路径设置不正确。

解决这个问题的步骤通常包括：

1. **检查CUDA安装**：确认是否已正确安装了CUDA 10.2，并且它的bin目录添加到了系统的PATH环境变量中。
2. **查找库位置**：确认`libcudart.so.10.2`库是否存在指定的路径，比如CUDA的lib64或lib目录下。
3. **更新链接**：如果库文件丢失或损坏，需要重新安装CUDA。
4. **软链接**：创建一个软链接到其他版本的库文件，但如果原始版本存在并且应用程序明确要求10.2，这可能是不允许的。
5. **修改LD_LIBRARY_PATH**：临时地将库文件所在的路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中，以便应用程序可以找到它。