paddlepaddle-gpu安装后找不到cudnn库

zaqlnxep 于 2个月前发布在其他

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问题描述 Issue Description

使用conda按照官方网站说明安装paddlepaddle-gpu。完成后按说明验证安装，显示如下错误：

W0418 07:31:19.322589 21788 dynamic_loader.cc:278] Note: [Recommend] copy cudnn into CUDA installation directory. 
 For instance, download cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.5.32.zip from NVIDIA's official website, 
then, unzip it and copy it into C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
You should do this according to your CUDA installation directory and CUDNN version.
Traceback (most recent call last):
    ...

    PreconditionNotMetError: The third-party dynamic library (cudnn64_8.dll) that Paddle depends on is not configured correctly. (error code is 126)
      Suggestions:
      1. Check if the third-party dynamic library (e.g. CUDA, CUDNN) is installed correctly and its version is matched with paddlepaddle you installed.
      2. Configure third-party dynamic library environment variables as follows:
      - Linux: set LD_LIBRARY_PATH by `export LD_LIBRARY_PATH=...`
      - Windows: set PATH by `set PATH=XXX; (at ..\paddle\phi\backends\dynload\dynamic_loader.cc:305)
      [operator < fill_constant > error]

Process finished with exit code 1

版本&环境信息 Version & Environment Information

PaddlePaddle-GPU版本: 2.4.2
GPU：CUDA 11.7，cuDNN 8.4.1
系统环境：Windows 10
Python版本：3.10

临时解决方案 Workaround

造成这个问题的原因在于paddlepaddle-gpu没有尝试在conda安装环境中寻找cudnn库。我尝试了一下，在Python程序中增加以下代码可以解决问题：

import os
import sys

cudnn_dir = os.path.join(os.path.dirname(sys.executable), r"Library\bin")

if cudnn_dir not in sys.path:
    os.environ["PATH"] = os.pathsep.join([os.environ["PATH"], cudnn_dir])
    sys.path.append(cudnn_dir)

使用conda安装时，每个conda环境中单独安装cudatoolkit，因此对应cudnn库的路径是不固定的，paddlepaddle-gpu启动程序应当尝试自动根据系统和安装环境信息寻找cudnn库。这里给出的临时解决方案只针对Windows + conda环境，若需要通用解决方案还需拓展到其它安装环境。

Paddle

来源：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/53009

5条答案

按热度按时间

xghobddn1#

你好，我们已经收到你的建议。我们会内部讨论是否需要提供通用解决方案。

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nxagd54h2#

@ZOUG 这个问题应该是conda安装的问题，没有将相应的安装信息添加到PATH环境变量里，可以手动在环境变量PATH里添加。或者重新安装conda时，勾选 添加到系统环境变量 相应的选项

赞(0）回复(0）举报 2个月前

72qzrwbm3#

@zhouwei25 我的主贴里特地强调了这个问题，你还是没理解。我举例详细说明一下吧。

假设我在Windows上安装了Anaconda，安装路径为 D:\Software\Anaconda 。那么conda可执行文件 _conda.exe ，以及conda的base环境默认会在这个目录下。如果在安装时添加环境变量，那么安装程序会将 D:\Software\Anaconda 、 D:\Software\Anaconda\Library\bin 等目录添加到PATH环境变量中。

现在我要新建一个包含paddle的开发环境，起名为 paddle1 。我在conda命令行里执行 conda create --name paddle1 paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge 。这时候系统会将这个环境相关的文件都放在 %USERPROFILE%\.conda\envs\paddle1\ 目录下。其中cudnn库的默认路径为 %USERPROFILE%\.conda\envs\paddle1\Library\bin\cudnn64_8.dll 。因此，安装阶段添加的环境变量无法帮助找到cudnn库的正确位置！！ 假如要让paddle正常运行，我必须人工将 %USERPROFILE%\.conda\envs\paddle1\Library\bin 加入PATH变量。

接下来，我因为开发需要又建立了一个包含paddle的环境，起名为 paddle2 。我执行 conda create --name paddle2 paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge 。那么，在这个环境里的cudnn库的默认路径是 %USERPROFILE%\.conda\envs\paddle2\Library\bin\cudnn64_8.dll 。这种情况下，假如 %USERPROFILE%\.conda\envs\paddle1\Library\bin 仍然在PATH变量里，那么paddle在启动时会去找 paddle1 环境里的 cudnn64_8.dll ，这是我们不希望看到的！ 因为，这种情况下，我如果删除了 paddle1 环境，所有依赖于paddle的程序在 paddle2 环境里都无法执行了！！

再接下来，我因为开发需要又要新建一个包含paddle的环境，起名为 paddle3 。在这个环境里我需要安装其它工具包。由于兼容性要求，我必须要选择CUDA 10.2而不能选择CUDA 11.2。那么我会执行 conda create --name paddle3 paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=10.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge 。那么，在这个环境里的cudnn库的默认路径是 %USERPROFILE%\.conda\envs\paddle3\Library\bin\cudnn64_7.dll 。这种情况下，假如 %USERPROFILE%\.conda\envs\paddle1\Library\bin 仍然在PATH变量里，那么paddle在启动时会去 paddle1 环境里找 cudnn64_7.dll ，这也是我们不希望看到的！ 因为， paddle1 环境里安装的是cudnn 8，根本就没有cudnn 7！！

也就是说，一旦使用了conda，cudnn库的位置是不固定的。简单地往PATH变量里加一个固定的路径是无法解决问题的！！ 必须在程序启动时根据运行环境动态找到正确的路径，把它加到当前程序的PATH变量里去（注意，这个操作只会改变当前程序的PATH变量，对其它程序没有影响），才能调用正确的cudnn库。

另外补充一句， %USERPROFILE%\.conda 是系统默认的conda环境安装位置。由于conda环境占用硬盘空间巨大，如果我的系统盘不够用，是可以修改conda配置文件将环境路径设置到其它位置的，所以我在上面的临时解决方案程序里没有直接写死环境路径，而是通过当前启动的Python Interpreter路径 sys.executable 出发去找到正确cudnn库路径。

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guicsvcw4#

使用宏变量
Paddle/paddle/phi/backends/dynload/dynamic_loader.cc

Line 110 in 1b8a1a9

| | staticconstexprchar cuda_lib_path[] = CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR "/bin"; |

build时硬编码

Paddle/paddle/scripts/paddle_build.bat

Line 353 in 1b8a1a9

| | ifnotdefined CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR setCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.2 |

应在运行时读取环境变量

赞(0）回复(0）举报 2个月前

v09wglhw5#