即使两个库的安装方式相同，为什么还要在张量流中搜索不同的库？

Question

我从源代码构建了tensorflow并获得了一个* .whl文件，可以使用pip install * .whl将其安装在我的PC上。现在在我安装了它的virtualenv中，我可以打开python并确实导入tensorflow并使用tf。现在我试图在virtualenv的另一台PC上安装相同的轮子，并且成功运行，但是当我尝试在python中使用import tensorflow时，我得到：

ImportError: libnvidia-fatbinaryloader.so.390.48: cannot open shared object file: No such file or directory

现在我实际上在另一台PC上没有该文件，但是在检查自己的PC之后，我在这里也没有此文件。我在两台电脑上都有libnvidia-fatbinaryloader.so.390.87。在两台PC上，LD_LIBRARY_PATH均指向该版本的目录。

tensorflow如何在远程PC上搜索版本48而在我的PC上搜索87并找到它，即使它们都安装了相同的whl文件？是否需要配置以调整应搜索的版本？

Answer 1

我想说您在库路径中某处的CUDA安装失败。是libcuda.so依赖于libnvidia-fatbinaryloader.so，因此符号链接可能指向一个不再存在但已安装的库。

您可以通过在ldd文件上运行libcuda.so命令来找到此信息。

Answer 2

构建过程与计算机环境有关。在同一台计算机上构建张量流并将其安装在同一台计算机上是否有帮助？在一台计算机上构建并生成* .whl，但在其他计算机上安装可能会导致问题。 / p>