libcudnn.so.6:cannot open sharedobjectfile: No such file or directory

其他 2018-05-14 05:08:15 阅读次数: 0

caffe编译遇到的问题（持续更新）



错误：/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn.so.5 不是符号连接

解决：

在sudo ldconfig时遇到

usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn.so.5 不是符号连接的问题，解决办法也很简单，重新建立链接并删除原链接

首先找到usr/local/cuda-8.0/lib64/目录，搜索 libcudnn 然后发现

两个文件

libcudnn.so.5   和libcudnn.so.5.0.5  理论上只有一个libcudnn.so.5.0.5

终端执行

ln -sf /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn.so.5.0.5 /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn.so.5 


ln -sf /usr/local/cuda- 8.0/lib64/libcudnn.so. 5.0. 5 /usr/local/cuda- 8.0/lib64/libcudnn.so. 5  

再sudo ldconfig时就可以了，这时候会发现usr/local/cuda-8.0/lib64/目录下只有

libcudnn.so.5.0.5 文件了，libcudnn.so.5消失了。

1:错误：

    .build_release/tools/caffe: error while loading shared libraries: libhdf5.so.10: cannot open shared object file: No such file    or directory
解决：

echo "export LD_LIBRARY_PATH=/home/abc/anaconda2/lib:$LD_LIBRARY_PATH" >>~/.bashrc

2.错误：

/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_highgui.so：对‘TIFFOpen@LIBTIFF_4.0’未定义的引用

/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_highgui.so：对‘TIFFReadEncodedStrip@LIBTIFF_4.0’未定义的引用

/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_highgui.so：对‘TIFFSetField@LIBTIFF_4.0’未定义的引用

/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_highgui.so：对‘TIFFSetWarningHandler@LIBTIFF_4.0’未定义的引用

/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_highgui.so：对‘TIFFSetErrorHandler@LIBTIFF_4.0’未定义的引用

collect2:错误：ld返回1

make:*** [.build_release/tools/extract_features.bin]错误1


解决：

这个可能是权限问题，采用以下指令：
sudo su；
make all ；
make test ；
make runtest ；
make pycaffe；
一切都能顺利解决

3. 错误：

编译matlab是会遇到错误，由于matlab版本不同而支持的编译器版本不同，所以会出现问题。

Matlab2014a（2015a）的版本是支持版本4.7.x所以在使用matlab调用mex文件的时候，基本上都会报错，根据报错信息，考虑如下两步解决方案。

1.降级安装gcc/g++版本为4.7.x

(1).下载gcc/g++4.7.x

  1. $ sudo apt-get install -y gcc-4.7  

  2. $ sudo apt-get install -y g++-4.7  

(2).链接gcc/g++实现降级

  1. $ cd /usr/bin  

  2. $ sudo rm gcc  

  3. $ sudo ln -s gcc-4.7 gcc  

  4. $ sudo rm g++  

  5. $ sudo ln -s g++-4.7 g++  

3.验证版本

  1. gcc  -v 

之后再进行编译

4.错误：

python/caffe/_caffe.cpp:1:52:致命错误：Python.h：没有那个文件或目录

编译中断。

make:*** [python/caffe/_caffe.so]错误1


解决：

执行：sudofind / -name 'Python.h'找到他的路径，

在Makefile.config的PYTHON_INCLUDE加上/home/abc/anaconda2/include/python2.7\（路径是自己的）

5.错误：import caffe时：

ImportError:No module named skimage.io


解决办法：

可能是我们没有安装所谓的skimage.io模块，所以可以用以下的命令来安装：

pip install scikit-image

关掉终端，重新进入再编译

或者：sudo pip install scikit-image

另一种方法：
sudo apt-get install python-skimage

6.错误：

importcaffe

Traceback(most recent call last):

File"<stdin>", line 1, in <module>

ImportError:No module named caffe

解决：

echo'export PATH="/home/abc/caffe-master/python:$PATH"' >>~/.bashrc

source~/.bashrc

关掉终端，重新进入再编译

7.错误：

InvalidMEX-file'/home/abc/caffe-master/matlab/+caffe/private/caffe_.mexa64':libhdf5.so.10: cannot open

sharedobject file: No such file or directory

解决：

在linux下输入：

ldd /home/abc/caffe-master/matlab/+caffe/private/caffe_.mexa64

在matlab的命令窗口输入：

!ldd /home/abc/caffe-master/matlab/+caffe/private/caffe_.mexa64 /home/abc/caffe-master/matlab/+caffe/private/caffe_.mexa64

看看哪个文件没有找到依赖项。我的是libhdf5.so.10他no found然后再看看在linux下他的默认链接是哪一个：

libhdf5.so.10=> /home/abc/anaconda2/lib/libhdf5.so.10

然后：

sudo cp /home/abc/anaconda2/lib/libhdf5.so.10 /usr/lib/x86_64-linux-gnu

再在matlab窗口下看他又没有找到，一般就可以了。


這個命令

strings /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX

的結果是：


GLIBCXX_3.4.19
GLIBCXX_3.4.20
GLIBCXX_3.4.21
GLIBCXX_DEBUG_MESSAGE_LENGTH

8.错误：

Checkfailed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory

***Check failure stack trace: ***

@ 0x7fcd92132daa (unknown)

解决：

一次性读入的图片太多了，所以就超出了显存。因此需要将train.prototxt中的文件train和test的batch_size调小一点。

9.错误：

在生成lmdb时：

E0502 00:10:19.496055  5957 io.cpp:80] Could not open or find file /home/abc/caffe-master/data/mushroom/test1/2__09.png 0

解决方案：

1.检查数据图像存放的路径是否填写正确

2.在txt文件里面，图像路径与图像标签是否用空格” “分隔，“\t”分隔会出现此类错误（caffe版本更新，改变了分隔符号）


10.错误：

安装ubuntu14.04之后做的第一件事就是更新源，于是从网上找到来网易的源，结果更新后出现如下错误：W: 无法下载 http://mirrors.163.com/ubuntu/dists/trusty-security/main/binary-i386/Packages  Hash 校验和不符

W: 无法下载 http://mirrors.163.com/ubuntu/dists/trusty-security/universe/binary-i386/Packages  Hash 校验和不符。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

解决：

更新软件源

11.升级gcc




sudo ln -s /usr/bin/gcc-5 /usr/bin/gcc -f

sudo ln -s /usr/bin/gcc++c-5 /usr/bin/gcc -f

sudo ln -s /usr/bin/gcc++-5 /usr/bin/g++ -f

sudo ln -s /usr/bin/gcc-5* /usr/bin/gcc -f

gcc -v



sudo ln -s /usr/bin/g++-5* /usr/bin/g++ -f



12。问题：

Makefile:588: recipe for target ‘.build_release/cuda/src/caffe/layers/embed_layer.o’ failed
make: * [.build_release/cuda/src/caffe/layers/embed_layer.o] Error 1
/usr/include/string.h: In function ‘void* __mempcpy_inline(void*, const void*, size_t)’:
/usr/include/string.h:652:42: error: ‘memcpy’ was not declared in this scope
return (char *) memcpy (__dest, __src, __n) + __n;

这个问题疑似跟Ubuntu16.04的版本有关系，google到一个方法：在caffe的Makefile里面第409行（我的）

NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

更改为

NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

13. ubuntu16.04配置MATLAB2016amatest问题：

在修改makefile里面的CXXFLAGS（大约410行），添加CXXFLAGS += -std=C++11后，直接 make matcaffe 。最后编译成功。

14.问题：



刚开始我是直接在终端输入：

[plain]  view plain  copy
  1. export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/:/usr/local/cuda-8.0/lib64    
  2. export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_highgui.so.2.4:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_imgproc.so.2.4:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_core.so.2.4:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libfreetype.so.6 
然后再 make mattest 成功，但是关掉终端后再打开测试还是会有同样的错误，于是我就直接在系统文件里面加入路径。

首先终端输入：

[plain]  view plain  copy
  1. sudo gedit ~/.bashrc  
然后把如下两个路径加到文件最下面。
[plain]  view plain  copy
  1. export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/:/usr/local/cuda-8.0/lib64    
  2. export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_highgui.so.2.4:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_imgproc.so.2.4:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_core.so.2.4:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libfreetype.so.6    
保存 退出，重启电脑。make mattest成功了。


15.import caffe时错误提示

ImportError: No module named google.protobuf.internal
解决方式：
sudo pip install  easydict
sudo pip install protobuf
16。MATLAB_DIR must be specified in Makefile.config to build matcaffe.
make: *** [matlab/+caffe/private/caffe_.] 错误 1

解决方法：打开caffe-master 文件夹下的Makefile.config文件，找到有MATLAB_DIR：所在行：# MATLAB_DIR := /usr/local/MATLAB/R2014a，将该行的注释去掉。完美解决！

17.问题

symbol lookup error: /home/caffe/anaconda/lib/libreadline.so.6: undefined symbol: PC – caffe安装错误解决办法：

先执行命令locate libreadline.so.6 然后会发现比如系统目录下：/lib/x86_64-Linux-gnu/libreadline.so.6会有这个文件

然后cp /lib/x86_64-linux-gnu/libreadline.so.6 ~/anaconda/lib

完美解决！

18 问题：/home/abc/anaconda2/lib/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.20' not found (required by /home/abc/caffe-1/.build_release/tools/../lib/libcaffe.so.1.0.0)。执行：$ strings /home/abc/anaconda3/bin/../lib/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX 会发现：GLIBCXX_3.4.。。。GLIBCXX_3.4.19GLIBCXX_FORCE_NEWGLIBCXX_DEBUG_MESSAGE_LENGTH没有3.4.20　　解决办法 ：$ conda install libgcc安装后：$ strings /home/abc/anaconda3/bin/../lib/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX 结果：GLIBCXX_3.4.19GLIBCXX_3.4.20GLIBCXX_3.4.21解决！ 19.问题：在caffe的make run test时error while loading shared libraries: libcudnn.so.5: cannot open shared object file: No such file ordirectory
解决：
1. export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 
2. $ sudo echo "/usr/local/cuda-8.0/lib64" > /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
3. $ sudo ldconfig
20.问题：>>> import caffe
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named 'caffe'
解决：export PYTHONPATH=/home/abc/caffe-master/python:$PYTHONPATH
21.“fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录”解决方法
Step 1

在Makefile.config文件的第95行，添加/usr/include/hdf5/serial/ 到INCLUDE_DIRS。版本不同可能代码有差别。

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include  /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

Step 2

在Makefile文件的第173行，把 hdf5_hl 和hdf5修改为hdf5_serial_hl 和hdf5_serial，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
22. blob size exceeds INT_MAX:
hdf5过大问题
23.错误Makefile:572:recipe for target ‘.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0’ failed
collect2: error: ld returned 1 exit status

Makefile:572:recipe for target ‘.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0’ failed

make: * [.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0] Error 1

解决： 参照错误21.
24.编译MATLAB的make mattest出错： 
Error in caffe.set_mode_cpu (line 5)
caffe_('set_mode_cpu');

Error in caffe.run_tests (line 6)
caffe.set_mode_cpu();
 
>> Exception in thread "AWT-EventQueue-0" java.lang.RuntimeException: com.mathworks.services.settings.SettingValidationException: IMsgIDException for "matlab.workingfolder.LastFolderPath": Internal Error: No write permission on directory /home/ubuntu/.matlab/R2017a/temp0x9290x2244. Details: fl:filesystem:AccessDenied.
	at com.mathworks.mlwidgets.prefs.InitialWorkingFolder.setStringSettingValue(InitialWorkingFolder.java:52)
	at com.mathworks.mlwidgets.prefs.InitialWorkingFolder.access$000(InitialWorkingFolder.java:15)
	at com.mathworks.mlwidgets.prefs.InitialWorkingFolder$1.actionPerformed(InitialWorkingFolder.java:34)
Caused by: com.mathworks.services.settings.SettingValidationException: IMsgIDException for "matlab.workingfolder.LastFolderPath": Internal Error: No write permission on directory /home/ubuntu/.matlab/R2017a/temp0x9290x2244. Details: fl:filesystem:AccessDenied.
	at com.mathworks.services.settings.Setting.nativeSet(Native Method)
	at com.mathworks.services.settings.Setting.set(Setting.java:913)
	at com.mathworks.services.settings.Setting.set(Setting.java:769)
	at com.mathworks.services.settings.Setting.set(Setting.java:709)
	at com.mathworks.mlwidgets.prefs.InitialWorkingFolder.setStringSettingValue(InitialWorkingFolder.java:50)
	... 24 more
解决：切换到root用户再试一下。再有错参考问题14
25. 问题描述：
error while loading shared libraries: libcudart.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory
解决：
将相应的库文件复制到/usr/lib
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudart.so.8.0 /usr/local/lib/libcudart.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcublas.so.8.0 /usr/local/lib/libcublas.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcurand.so.8.0 /usr/local/lib/libcurand.so.8.0 && sudo ldconfig
ps. ldconfig命令是一个动态链接库管理命令，是为了让动态链接库为系统共享
26.问题：
MEX-file '/home/zhangjiqing/caffe/matlab/+caffe/private/caffe_.mexa64' 无效:
/home/zhangjiqing/caffe/matlab/+caffe/private/caffe_.mexa64: undefined symbol:
_ZN2cv8imencodeERKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEERKNS_11_InputArrayERSt6vectorIhSaIhEER
解决：

make mattest 报出以上错误。

简单粗暴的解决方法就是将 usr/local/MATLAB/R2016b/bin/glnxa64 中 以下三个文件删除。（建议删除前进行备份）

 
  

    libopencv_core.so 
   .2 
   .4 
    
  
 
  

    libopencv_highgui.so 
   .2 
   .4 
    
  
 
  

    libopencv_imgproc.so 
   .2 
   .4 
  
 
  27.遇到的错误： 
 
 
 
 
  未定义变量 "caffe" 或类 "caffe.set_mode_cpu"。 
 
 
 
 
  28. 
 
 
 
 
 
服务器的内存不够。
 
 
29. ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
 
 
这是因为我装了tensorflow-gpu 1.5版本，而我用的是cuda 8.0和cudnn6.0，1.5版本要求cuda 9.0，我的做法就是滚回：
 
 
 
  
 
   
 
    [plain]  
    view plain 
     copy 
    
 
     
   
 
  
 
  
     
   
  1. pip install tensorflow-gpu==1.4  
    2.  
  
 
 
 
 然后运行就没有报错了。（如果报错： 
 
libcudnn.so.6:cannot open sharedobjectfile: No such file or directory
你可以试一下1.2） 


                    
                    
                    
                    
                    
                    
                    
                    
                    

                        
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转载自blog.csdn.net/m0_37407756/article/details/70789271

                    

                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                    

                    


                

            

            


                

                    

                        
                        
                        
                        
                    


                    

                        

                            

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                                90后程序员开发视频搬运软件、不到一年获利超 700 万，结局很刑！
                            

                        

                        
                        
                    

                


                

                    

                        

                            

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                                SpringMVC接受请求参数、
                            

                        

                        

                            

                                如何保存训练好的机器学习模型
                            

                        

                        

                            

                                MyEclipse、Eclipse设置项目JDK的三个地方
                            

                        

                        

                            

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