/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8 is not a symbolic link
时间: 2023-08-13 20:03:32 浏览: 64
您好!对于您提到的问题,这个错误通常表示 `/usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8` 不是一个符号链接文件。`ldconfig` 实用程序用于配置运行时链接器的动态链接库路径,它期望库文件是符号链接文件。请确保该文件是符号链接文件,而不是一个常规文件。
您可以通过以下步骤来解决这个问题:
1. 确保您安装了正确版本的 CUDA 和 cuDNN,并且它们是兼容的。
2. 检查 `/usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8` 文件是否存在。
3. 如果该文件存在但不是符号链接文件,您可以尝试删除它并重新创建一个符号链接文件。使用以下命令:
```
cd /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/
sudo ln -s libcudnn_ops_infer.so.8.x.x libcudnn_ops_infer.so.8
```
其中 `x.x` 是 libcudnn_ops_infer.so.8 的实际版本号。
4. 运行 `/sbin/ldconfig` 更新动态链接库缓存。
这些步骤应该能够解决该错误。如果问题仍然存在,请提供更多详细信息,以便我可以更好地帮助您解决问题。
相关问题
/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.7 is not a symbolic link
这个错误是由于`/usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.7`不是一个符号链接引起的。你可以使用以下解决方案来解决这个问题:
1. 打开终端并执行以下命令:
```
sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8 /usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.7
```
这将创建一个符号链接将`/usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8`链接到`/usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.7`。
这样做的目的是使系统能够找到正确的库文件,并解决`/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.7 is not a symbolic link`错误。
/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8 is not a symbolic link
这个错误信息表明 `/usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8` 不是一个符号链接文件。ldconfig 命令用于更新共享库缓存,它期望这个文件是一个符号链接。解决这个问题的方法是确保 `/usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8` 是一个有效的符号链接文件。
你可以尝试运行以下命令来创建符号链接:
```shell
sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8 /usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so
```
这会创建一个名为 `libcudnn_ops_infer.so` 的符号链接,指向 `/usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8` 文件。然后再次运行 ldconfig 命令,应该就不会再报错了。
请注意,如果你的路径不同或者使用的是其他版本的 CUDA 和 cuDNN,需要相应地修改上述命令中的路径。