shell执行cp命令 no such file or directory

这个错误意味着你在执行cp命令时指定的源文件或目标文件不存在。你需要检查文件路径是否正确，并确保文件实际存在于指定的路径中。你可以使用ls命令来检查文件是否存在，例如，执行命令`ls /path/to/source/file`来检查源文件是否存在。如果源文件确实存在，那么你需要检查是否有足够的权限来执行复制操作。

相关问题

libcudnn.so8 cannot open shared object file: No such file or directory

根据您提供的引用内容，"libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory" 错误通常是由于缺少 libcudnn.so.8 文件或无法找到该文件导致的。这个文件是 NVIDIA CUDA 深度神经网络库的一部分，它提供了加速深度学习应用的功能。

解决这个问题的一种方法是确保 libcudnn.so.8 文件存在于系统中，并且可以被正确地访问到。您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确认您已经正确地安装了 NVIDIA CUDA 和 cuDNN。这两个软件包是深度学习应用所必需的。您可以参考官方文档或相关教程来安装它们。

2. 确认 libcudnn.so.8 文件的路径是否正确。您可以使用以下命令来查找该文件：

   find / -name "libcudnn.so.8"

如果找到了该文件，记下它的路径。

3. 如果找不到 libcudnn.so.8 文件，可能是因为它没有正确地安装或者安装路径没有被正确地添加到系统的库路径中。您可以尝试重新安装 libcudnn.so.8，或者将其正确地添加到系统的库路径中。

如果您使用的是 Ubuntu 系统，可以按照以下步骤将 libcudnn.so.8 添加到系统的库路径中：

- 将 libcudnn.so.8 文件复制到 /usr/local/cuda/lib64/ 目录下：

     sudo cp /path/to/libcudnn.so.8 /usr/local/cuda/lib64/

- 运行以下命令更新系统的库缓存：

     sudo ldconfig

- 确认 libcudnn.so.8 文件是否已经被正确地添加到系统的库路径中：

     ldconfig -p | grep libcudnn.so.8

如果输出中包含 libcudnn.so.8 的路径，则表示添加成功。

请注意，上述步骤是基于 Ubuntu 系统的，如果您使用的是其他操作系统，请参考相应的文档或教程来进行操作。

ImportError: libSM.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory

这个错误通常是由于缺少libSM.so.6库文件导致的。要解决这个问题，可以按照以下步骤进行操作：

1.使用以下命令安装缺少的库文件：

sudo apt-get install -y libsm6

2.如果上述命令无法解决问题，则可以尝试使用以下命令：

sudo apt-get install -y libsm6 libxrender1 libfontconfig1

3.如果上述命令仍然无法解决问题，则可以尝试手动安装缺少的库文件。可以从以下链接下载libSM.so.6文件：

https://packages.ubuntu.com/xenial/amd64/libsm6/download

4.下载后，将文件复制到/usr/lib/目录下：

sudo cp ~/Downloads/libsm6_1.2.2-1_amd64.deb /usr/lib/

5.最后，使用以下命令重新运行你的代码：

python your_code.py