在Jupyter笔记本中获取'undefined symbol：cudnnCreate'，但不在命令行上

Question

我正在运行使用具有GPU和张量流的keras的示例深度网络脚本。它在Ubuntu上。一切从命令行运行良好;例如，我可以将任何示例网络复制到python文件并运行它并验证GPU正在使用。

问题：我已经开始了一个Jupyter笔记本玩弄一些脚本，现在我得到通知，笔记本电脑的内核已经死亡，在日志中出现以下错误显示出来：

F tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:221] Check failed: s.ok() could not find cudnnCreate in cudnn DSO; dlerror: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so: undefined symbol: cudnnCreate

我有一种感觉，笔记本无法找到cuda库。笔记本电脑没有获得一些路径变量吗？我试图设置一些使用os库（例如LD_LIBRARY_PATH =/usr/local/cuda/lib64），所以无济于事。

Answer 1

正如我怀疑的那样，正如Jonathan Hseu在评论中所建议的，我的Jupyter笔记本使用了不同于我从命令行使用的环境变量。也就是说，我的.bashrc文件有以下行，它指向正确cuDNN库：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64

我（misguidedly）正在运行Jupyter笔记本作为一种不同的用户，所以这个环境变量从未得到设定。像我一样运行它，使用我的.bashrc解决了我的问题。

Answer 2

我的猜测是你没有正确安装cuDNN。请注意，这是从CUDA单独的安装步骤： https://developer.nvidia.com/cudnn

你的命令行作业可能不依赖于cuDNN（也许它不使用卷积），所以你没有得到这样的失败。