could not load dynamic library 'libcudnn.so.7'; dlerror

出现"could not load dynamic library 'libcudnn.so.7'; dlerror"可能是由于以下几个原因：

第一种可能是缺少CUDNN库文件，CUDNN是用于加速深度学习的库，如果没有正确安装或者缺少相关的依赖文件，就会出现这个错误。解决办法是重新安装CUDNN库，并确保相关的依赖文件正确安装。

第二种可能是CUDNN库文件版本不匹配，CUDNN库有不同的版本，如果使用的是不兼容的版本，就会出现加载错误。解决办法是检查CUDNN库文件的版本，并确保与当前环境兼容。

第三种可能是库文件路径不正确，系统无法找到指定的CUDNN库文件。解决办法是检查库文件路径是否正确，并确保路径中包含指定的库文件。

最后，可能是其他原因导致的加载错误，可以通过查看详细的错误信息来进一步排查问题。使用命令`ldd`可以查看程序所依赖的库文件，以及它们的路径。另外，使用命令`ldconfig -p | grep cudnn`可以查看系统中已安装的CUDNN库信息。

总之，出现"could not load dynamic library 'libcudnn.so.7'; dlerror"错误时，需要检查CUDNN库文件的安装和路径是否正确，并确保与当前环境兼容。如果仍然无法解决问题，可能需要进一步排查其他可能的原因。

相关问题

Could not load dynamic library 'libcudnn.so.8'; dlerror: libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory

这个错误提示"Could not load dynamic library 'libcudnn.so.8'; dlerror: libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory"通常是由于缺少"CUDNN"库文件或者文件路径配置有误引起的。
"CUDNN"是一个用于深度学习框架TensorFlow的库文件，它提供了一些加速计算的函数和工具。解决这个问题的方法有以下几种：

1. 检查"CUDNN"库文件是否存在。你可以通过在命令行中输入"ls /usr/local/cuda-11.0/lib64"来查看库文件是否存在。如果不存在，你需要安装"CUDA"和"CUDNN"，并确保将库文件放在正确的路径下。

2. 检查文件路径配置是否正确。你可以通过设置环境变量"LD_LIBRARY_PATH"来指定库文件的路径。确保这个环境变量中包含了"CUDNN"库文件所在的路径，比如"/usr/local/cuda-11.0/lib64"。

3. 如果你已经正确安装了"CUDA"和"CUDNN"，但仍然出现这个错误，可能是因为版本号不匹配导致的。你可以尝试升级或降级"CUDNN"的版本，使其与你的深度学习框架版本兼容。

总结来说，解决这个问题的关键是确保"CUDNN"库文件已经正确安装，并且文件路径配置正确。如果问题仍然存在，你可能需要进一步检查深度学习框架和库文件的版本兼容性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [tensorflow调用GPU出错:Could not load dynamic library ‘libcudnn.so.8](https://blog.csdn.net/weixin_44133816/article/details/126216461)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Ubuntu下TensorFlow报错：Could not load dynamic library ‘libcudnn.so.8‘； dlerror: libcudnn.so.8: ...](https://blog.csdn.net/weixin_46584887/article/details/122729896)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cuda](https://download.csdn.net/download/xiangzidejia/86723763)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

could not load dynamic library 'libnvinfer.so.7'; dlerror: libnvinfer.so.7:

这个错误信息表示在加载动态库"libnvinfer.so.7"时出现了问题。"dlerror"是用于获取动态库加载错误的函数。在这种情况下，错误信息是"libnvinfer.so.7"不存在或无法加载。

通常情况下，这个错误是由于缺少相应的动态库文件或者动态库文件与系统不兼容所引起的。解决这个问题的方法有以下几种：

1. 确保所需的动态库文件存在：首先检查系统是否缺少"libnvinfer.so.7"文件。如果确实缺少该文件，需要重新安装或更新相关软件包，或者从其他可靠来源获取该文件。

2. 检查系统环境：确定系统环境是否与动态库兼容。这包括操作系统版本、架构和依赖项等。如有必要，根据系统要求升级或更换操作系统。

3. 配置动态库路径：在系统环境变量中添加正确的动态库路径，以便系统能够正确找到并加载所需的库文件。

4. 更新相关软件：如果已经安装了动态库文件，但仍然无法加载，可能是由于与其他软件包的兼容性问题。在这种情况下，尝试更新相关软件包，以确保版本兼容性。

总结来说，解决这个问题需要确保正确安装了所需的动态库文件，并且系统环境与库文件兼容。如果问题仍然存在，可能需要通过其他手段进行进一步排查和解决。