超算平台国产DCU服务器运行Pytorch报错libglog.so.0、torch.cuda.is

超算平台国产DCU服务器运行Pytorch报错libglog.so.0、torch.cuda.is_available() Aborted 的解决办法

本文主要是介绍超算平台国产DCU服务器运行Pytorch报错libglog.so.0、torch.cuda.is_available() Aborted 的解决办法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

第一次在超算平台使用pytorch时遇到了两个报错。

报错1：

ImportError: libglog.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory

报错的原因是系统没有找到正确的pytorch_lib路径，许多小伙伴的第一反映是重新下载一个lib，其实服务器内部已经为我们准备好了pytorch_lib，很齐全，我们只需配置好环境变量即可。

配置方法：

在在本地创建一个pytorch_env.sh的文件，添加环境变量！

vi ~/pytorch_env.sh

#在文件中写入以下内容

export
LD_LIBRARY_PATH=/public/software/apps/DeepLearning/PyTorch_Lib/lib:/public/software/apps/DeepLearning/PyTorch_Lib/lmdb-0.9.24-build/lib:/public/software/apps/DeepLearning/PyTorch_Lib/opencv-2.4.13.6-build/lib:/public/software/apps/DeepLearning/PyTorch_Lib/openblas-0.3.7-build/lib:$LD_LIBRARY_PATH

#保存并退出

#执行一下

source ~/pytorch_env.sh

#记得以后每次登录新的节点时，一定要执行一次source ~/pytorch_env.sh命令，这关系到服务器能不能找到PyTorch

报错2：

>>>torch.cuda.is_available()
>>>False
或者出现
/data/jenkins_workspace/workspace/hip_21.04_DCU2_tongxiang/hip/rocclr/hip_code_object.cpp:120: guarantee(false && "hipErrorNoBinaryForGpu: Coudn't find binary for current devices!")
Aborted

出现以上错误的原因是没有切换到正确的rocm编译器版本，可以运行下面的命令进行切换