pycharm环境下ImportError: libEGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

在PyCharm环境下出现"ImportError: libEGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory"错误通常是由于缺少libEGL.so.1库文件引起的。libEGL.so.1是OpenGL的一个库文件，它用于处理图形渲染相关的操作。

要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 安装缺失的库文件：你可以通过在终端中运行以下命令来安装缺失的库文件：

   sudo apt-get install libegl1-mesa

2. 更新显卡驱动：有时候，显卡驱动可能过时或不兼容，导致缺少库文件。你可以尝试更新显卡驱动来解决问题。

3. 检查环境变量：确保环境变量中包含了正确的库文件路径。你可以通过运行以下命令来查看环境变量：

   echo $LD_LIBRARY_PATH

如果没有包含正确的路径，你可以通过编辑.bashrc或者.bash_profile文件来添加路径：

   export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/library:$LD_LIBRARY_PATH

请注意，以上方法可能因系统环境和配置而有所不同。如果以上方法无法解决问题，建议你搜索相关错误信息以获取更多解决方案。

相关问题

ImportError: libcurand.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory

出现"ImportError: libcurand.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory"错误通常是由于缺少相应的共享对象文件引起的。根据引用的信息，您在PyCharm中遇到了这个错误。解决此问题的一种方法是确保正确设置了CUDA的路径。

您提到您已经在Ubuntu18.04的`~/.bashrc`系统环境变量中添加了CUDA的路径，但是在终端中运行时仍然报错。请尝试执行`cat ~/.bashrc`命令查看您是否正确添加了CUDA路径。如果路径正确，您可以尝试重新启动终端或重新加载`.bashrc`文件以使更改生效。您可以使用`source ~/.bashrc`命令来重新加载文件。

如果问题仍然存在，可能是由于PyCharm的环境配置问题导致的。您可以尝试在PyCharm中手动设置CUDA路径。在PyCharm的设置中，找到"Project Interpreter"选项，并确保正确指定了包含所需共享对象文件的Python解释器路径。

另外，请确保您安装了正确版本的CUDA，并且所需的共享对象文件在指定的路径中存在。如果缺少某个共享对象文件，您可以尝试重新安装或更新CUDA以解决此问题。

综上所述，请验证您添加的CUDA路径是否正确，并确保正确设置PyCharm的环境配置以解决"ImportError: libcurand.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory"错误。

libc10_cuda.so: cannot open shared object file: No such file or directory

回答: 出现"libc10_cuda.so: cannot open shared object file: No such file or directory"的错误通常是由于缺少CUDA库文件或者环境变量配置不正确导致的。根据引用[1]和引用[2]的内容，你可以尝试以下解决办法:

1. 确保你已经正确安装了CUDA，并且CUDA的路径已经添加到了LD_LIBRARY_PATH环境变量中。你可以使用以下命令来设置环境变量:
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH: :${LD_LIBRARY_PATH}}

2. 确保你的pycharm能够读取到你设置的环境变量。如果你使用的是本地的pycharm和本地的虚拟环境，可以尝试以下解决办法:
在pycharm的配置中，添加环境变量的路径。具体步骤是: File -> Settings -> Build, Execution, Deployment -> Console -> Python Console -> Environment variables，然后将CUDA的路径添加进去。

如果以上方法仍然无法解决问题，你可以尝试引用[3]中提到的方法，先测试一下能否成功打印tensorflow版本，如果失败再进行环境变量的处理。希望这些方法能够帮助你解决问题。