डायनेमिक लाइब्रेरी 'libnvinfer.so.6' लोड नहीं कर सका

Question

मैं सामान्य रूप से TensorFlow python पैकेज आयात करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे निम्न त्रुटि मिलती है:

यहाँ ऊपर टर्मिनल छवि से पाठ है:

2020-02-23 19:01:06.163940: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.6'; dlerror: libnvinfer.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
2020-02-23 19:01:06.164019: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.6'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
2020-02-23 19:01:06.164030: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:30] Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.
<module 'tensorflow_core._api.v2.version' from '/home/saman/miniconda3/envs/testconda/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/_api/v2/version/__init__.py'

Comments

पाठ, कृपया! टर्मिनल से कॉपी / पेस्ट करें।

— phd

क्या ओएस? क्या आपने सभी आवश्यक पुस्तकालय स्थापित किए हैं?

— phd

stackoverflow.com/…

— phd

यह उबंटू है। क्या टेंसोफ़्लो के लिए कोई आवश्यक पुस्तकालय हैं?

— समन जहानगिरी

Answer 1

यह एक चेतावनी है, त्रुटि नहीं। आप अभी भी TensorFlow का उपयोग कर सकते हैं। साझा किए गए पुस्तकालय libnvinferऔर libnvinfer_pluginवैकल्पिक हैं और केवल तभी आवश्यक हैं जब आप एनवीडिया की टेंसोरआरटी ​​क्षमताओं का उपयोग कर रहे हों।

TensorFlow की स्थापना निर्देश GPU निर्भरता सूची:

निम्नलिखित NVIDIA® सॉफ्टवेयर आपके सिस्टम पर स्थापित होना चाहिए:

• NVIDIA® GPU के ड्राइवरों —CUDA 10.1 के लिए 418.x या उससे अधिक की आवश्यकता है।
• CUDA® टूलकिट-TensorFlow CUDA 10.1 (TensorFlow> = 2.1.0) का समर्थन करता है
• CUPTI टूलकिट के साथ CUPTI जहाज।
• cuDNN SDK (> = 7.6)
• (वैकल्पिक) TensorRT 6.0 कुछ मॉडलों पर अनुमान के लिए विलंबता और थ्रूपुट में सुधार करने के लिए।

आप इन्हें निम्न आदेशों ( TensorFlow प्रलेखन से लिया गया ) के साथ Ubuntu 18.04 पर स्थापित कर सकते हैं :

# Add NVIDIA package repositories
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.1.243-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.1.243-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt-get update

# Install NVIDIA driver
sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-driver-430
# Reboot. Check that GPUs are visible using the command: nvidia-smi

# Install development and runtime libraries (~4GB)
sudo apt-get install --no-install-recommends \
    cuda-10-1 \
    libcudnn7=7.6.4.38-1+cuda10.1  \
    libcudnn7-dev=7.6.4.38-1+cuda10.1


# Install TensorRT. Requires that libcudnn7 is installed above.
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libnvinfer6=6.0.1-1+cuda10.1 \
    libnvinfer-dev=6.0.1-1+cuda10.1 \
    libnvinfer-plugin6=6.0.1-1+cuda10.1

Comments

क्या इस चेतावनी को दबाने का कोई तरीका है, क्योंकि यह हर बार जब मैं अजगर फ़ाइल को निष्पादित करता हूं तो टर्मिनल पर दिखाई देता है?

— inullpointer

सभी टेंसरफ़्लो चेतावनी को दबाने के लिए, पर्यावरण चर सेट कर सकते हैं TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL="2"।

— याकूब

I टेंसोफ़्लो / स्ट्रीम_एक्सलेटर / प्लेटफ़ॉर्म / डिफॉल्ट / dso_loader.cc: 44] सफलतापूर्वक लाइब्रेरी को खोला libnvinfer.so.6

— Herushi

उत्तर के अनुसार सफलतापूर्वक स्थापित होने के बाद, उपरोक्त टिप्पणी हर बार मैं करस आयात करता हूं। क्या किया जाए?

— हर्षी

Answer 2

इनमें से अधिकांश संदेश चेतावनी हैं, त्रुटियां नहीं। उनका बस इतना मतलब है कि एक एनवीडिया जीपीयू का उपयोग करने के लिए लाइब्रेरी स्थापित नहीं हैं, लेकिन आपके पास टेन्सरफ़्लो का उपयोग करने के लिए कोई एनवीडिया जीपीयू नहीं है, इसलिए आपको इन पुस्तकालयों की आवश्यकता नहीं है। याकूब की टिप्पणी बताती है कि चेतावनी को कैसे बंद करें:

export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL="2"

हालाँकि, मैं भी Nvidia सामान के बिना Tensorflow चलाता हूं और एक और संदेश है जो एक त्रुटि है, चेतावनी नहीं:

2020-04-10 10:04:13.365696: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:351] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303)

यह अप्रासंगिक होना चाहिए क्योंकि यह भी क्यूडा को संदर्भित करता है, जो कि एनवीडिया के लिए है। हालांकि यह एक घातक त्रुटि नहीं लगती।

Answer 3

मुझे यह चेतावनी libvanifer6 पैकेज के (आकस्मिक) अपडेट के परिणामस्वरूप मिली है। 6.0.1-1+cuda10.2मूल संस्थापन उपयोग करते समय यह अद्यतन हो गया 6.0.1-1+cuda10.1।

के बाद मैं संकुल संदर्भित की स्थापना रद्द cuda10.2और फिर से भाग गया

sudo apt-get install -y --no-install-recommends libnvinfer6=6.0.1-1+cuda10.1 \
    libnvinfer-dev=6.0.1-1+cuda10.1 \
    libnvinfer-plugin6=6.0.1-1+cuda10.1

यह चेतावनी चली गई।