在import tensorRT时报ImportError: libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory

在导入TensorRT时出现"ImportError: libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory"错误是因为缺少libcudnn.so.8库文件。libcudnn.so.8是CUDA深度神经网络库的一部分，TensorRT依赖于该库进行加速计算。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你已经正确安装了CUDA和cuDNN。TensorRT需要依赖这两个库。你可以通过nvcc --version命令检查CUDA是否正确安装，并通过cat /usr/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2命令检查cuDNN是否正确安装。

2. 检查libcudnn.so.8库文件是否存在。你可以使用以下命令来查找该文件：find / -name "libcudnn.so.8"。如果找不到该文件，可能是因为cuDNN没有正确安装或者安装路径不正确。

3. 如果找到了libcudnn.so.8库文件，你可以将其路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。可以使用以下命令将路径添加到环境变量中：
export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/libcudnn.so.8:$LD_LIBRARY_PATH

4. 如果以上步骤都没有解决问题，你可以尝试重新安装cuDNN和TensorRT，并确保按照官方文档的指导进行操作。

相关问题

linux from .tensorrt import * ImportError: libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory

这个错误是因为你在Python环境中尝试导入TensorRT库（通常用于深度学习推理优化），但是找不到名为libcudnn.so.8的CUDA cuDNN动态链接库。cuDNN是TensorRT的一个重要依赖，它提供GPU加速的支持。

解决这个问题的步骤一般包括：

1. **检查安装**：确保已经正确安装了CUDA和cuDNN。你可以访问NVIDIA官网下载对应版本的SDK并按照说明安装。

2. **环境变量设置**：确认CUDA和cuDNN的路径已添加到系统环境变量中。尤其是LD_LIBRARY_PATH（或DYLD_LIBRARY_PATH对于Mac）。

3. **库文件位置**：查找`libcudnn.so.8`是否存在于指定的库目录下，如`/usr/local/cuda/lib64`（Linux）或`/usr/local/cuda/lib`（Mac）。如果不是，需要移动或复制库到正确的路径。

4. **重新编译TensorRT**：如果是在构建TensorRT时遇到问题，可能需要重新配置编译选项，确保指向正确的cuDNN和CUDA路径。

5. **更新Python包**：检查TensorRT的相关Python包装器是否已正确安装，并且是最新的版本，有时候旧版本可能不兼容新版本的cuDNN。

如果以上步骤都做了还是无法解决问题，建议查看TensorRT官方文档、社区论坛或者直接询问NVIDIA技术支持。

from torch._C import * # noqa: F403 ImportError: libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory

这个错误通常表示缺少 CUDA 和 cuDNN 库文件。为了解决这个问题，你可以按照以下步骤操作：

1. 确保你已经正确地安装了 CUDA 和 cuDNN。你可以从 NVIDIA 的官方网站下载并按照它们的安装指南进行安装。

2. 确保你的环境变量已经正确地设置了 CUDA 和 cuDNN 的路径。你需要将 CUDA 和 cuDNN 的库路径添加到 LD_LIBRARY_PATH 环境变量中。例如，在 Linux 上，你可以执行以下命令将路径添加到环境变量中：

   export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/cuda/lib64:/path/to/cudnn/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

注意替换 `/path/to/cuda` 和 `/path/to/cudnn` 为你实际的安装路径。

3. 重新编译或重新安装相关的 Python 库。在安装或编译 PyTorch 或其他依赖库之前，请确保环境变量已经正确设置。

4. 如果你是在虚拟环境中工作，请确保你在虚拟环境中正确安装了 CUDA 和 cuDNN，并激活了虚拟环境。

如果你按照以上步骤操作仍然遇到问题，请提供更多的详细信息，例如你的操作系统、CUDA 和 cuDNN 的版本以及其他相关的错误信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。