OSError: libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory

这个错误通常是由于缺少CUDA和cuDNN库文件所致。可以尝试以下步骤解决该问题：

1. 确保CUDA和cuDNN已正确安装。如果没有安装，可以参考官方文档进行安装。

2. 确认CUDA和cuDNN的版本是否与您的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）兼容。不同的框架可能需要不同版本的CUDA和cuDNN。

3. 添加CUDA和cuDNN的路径到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。例如，如果CUDA和cuDNN安装在/usr/local/cuda-10.1和/usr/local/cudnn-10.1目录中，可以通过以下命令将它们添加到环境变量中：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:/usr/local/cudnn-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

请注意，上述命令仅适用于CUDA 10.1和cuDNN 10.1，如果您使用其他版本，请相应更改路径。

4. 如果您使用的是Anaconda环境，则可以尝试使用以下命令创建一个新的环境，并在其中安装相应的CUDA和cuDNN版本：

conda create -n myenv
conda activate myenv
conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6

请注意，上述命令仅适用于CUDA 10.1和cuDNN 7.6，如果您使用其他版本，请相应更改命令。

如果您还遇到问题，请提供更多详细信息，以便我更好地帮助您解决问题。

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安装mmcv OSError: libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory

安装mmcv时出现OSError: libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory错误，可能是由于缺少CUDA和cuDNN库文件导致的。解决方案如下：

1. 确认CUDA和cuDNN是否正确安装并配置。可以通过以下命令检查CUDA和cuDNN的版本：

   nvcc --version
   cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

2. 如果CUDA和cuDNN已正确安装并配置，但仍然出现上述错误，则可能是因为缺少libcudnn.so.8文件。可以通过以下命令安装libcudnn8：

   sudo apt-get install libcudnn8

3. 如果上述命令无法解决问题，则可以尝试手动安装libcudnn.so.8文件。可以从NVIDIA官网下载对应版本的cuDNN文件，并按照以下步骤进行安装：

   # 解压文件
   tar -xzvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.4.15.tgz
   
   # 复制文件到CUDA目录下
   sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/
   sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
   
   # 修改文件权限
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4. 安装完成后，重新安装mmcv即可。

ubuntu中报错OSError: libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory

这个报错是因为缺少CUDA深度神经网络库的动态链接库文件。可以使用以下步骤解决：

1. 确认CUDA和cuDNN在系统中已经正确安装。

2. 打开终端，输入以下命令安装cuDNN库：

   sudo apt-get install libcudnn8

如果系统版本不同，可以根据需要选择对应的cuDNN版本，例如：

   sudo apt-get install libcudnn7

3. 如果安装成功，可以在以下目录找到cuDNN库文件：

   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/

4. 如果还是出现同样的错误，可以将上述路径添加到环境变量中，例如：

   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/:$LD_LIBRARY_PATH

然后再次运行程序即可。