本文介绍了安装TensorFlow时libcudart版本问题的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着跟版网的小编来一起学习吧！
问题描述
我刚刚在一个全新的conda环境中安装了tf，并且尝试安装了两个版本的cudnn，不确定是否相关。GPU不工作，因为我收到此错误：
tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'; dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory
/usr/local/cuda/lob64，我在那里看到的文件是libcudart.so.10.1，所以我猜它不是正确的版本(10应该是11)。有人知道我需要安装哪个软件包才能获得此libcudart.so.11.0文件吗？如果没有，也许我可以只使用旧版本的TensorFlow？(我刚才试了pip install tensorflow==2.3.0都没有用，找不到包。)所以我认为更好的选择是以某种方式获得更新的libcudart文件，也许这意味着我需要升级cuda？
推荐答案
请创建虚拟环境以在蟒蛇中安装TensorFlow。
按照以下代码在虚拟环境中安装TensorFlow：
conda create -n tf tensorflow #Create a Virtual environment(tf).
conda activate tf #Activate the Virtual environment
conda install tensorflow-gpu #install TensorFlow-gpu in it.
运行conda install tensorflow-gpu时，这将自动在您的系统中安装所有必需的库集和软件包以及兼容版本的CUDA, cuDNN。
如果要安装特定版本的TensorFlow-GPU，可以执行以下代码：
conda install tensorflow-gpu==2.3.0 # specified version
注意：每次要使用TensorFlow时都需要激活虚拟环境。
请检查this链接以了解TensorFlow内部版本配置详细信息。
这篇关于安装TensorFlow时libcudart版本问题的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持跟版网！
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