Could not load library libcudnn_cnn_infer.so.8.

事件起因与mtd device must be supplied错误

用于深度学习的Ubuntu主机重启后无法正常开机报错：

mtd device must be supplied

查找资料，在StackOverflow上找到一个可行的方法：

sudo apt install nvidia-driver-515
reboot

这种解决方法需要能够进入bash，如果运气不好的话这一步实际上bash都进不去，遇到这个问题的时候我就无法通过ctrl + alt + F2进入tty2。
还好之前参照一位大佬的文章配置了ssh，我的ssh还能正常访问Ubuntu。

ssh连接后通过执行上述命令成功重启开机了。

重启后能够正常进入桌面了。

上述命令相当于重新安装了驱动，于是我就想看看之前的深度学习小样例能不能跑，样例来自这里，参照大佬的做法进入了conda的虚拟环境，但是执行时报错

(python_310-pytorch_1.13.0)
# ubuntu @ ubun in ~/work_space/condaTest [16:19:11]
$ py mnist_train.py
Using device: cuda
Could not load library libcudnn_cnn_infer.so.8. Error: libcuda.so: cannot open shared object file: No such file or directory
[1]    4627 IOT instruction (core dumped)  python3 mnist_train.py

问题解决

比较常规的做法是导入该文件所在文件夹的路径，类似于windows配置环境，但是我尝试过没有成功，于是用了下面的方法解决，如果导入路径能解决这个问题的话可以不用像我这里这么麻烦。

最新解决方法：

sudo apt install nvidia-cudnn

参考了此处，尝试用上面这种方式安装了cudnn，最终可能是因此解决了这个问题（目前存疑，不过我最后的操作确实是安装这个），安装这个需要比较久，而且安装这个后驱动可能需要重新安装。

sudo apt install nvidia-driver-515

以下内容似乎失效了，可以只看上面这个解答。

最终解决方法（2022/11/27发现下述方法失效）：
卸载cuda和cudnn，再重新安装。

卸载我参考的这篇文章，因为驱动已经是重新安装的了，所以这里我没有再卸载驱动。

卸载cuda与cudnn

以下cuda-X.Y代表你安装的cuda版本，cuda版本可通过以下命令查看：

$ nvcc -V

比如上面，可以看到我的cuda版本是11.7，于是下面的cuda-X.Y我用的是cuda-11.7。

卸载cuda：

$ cd /usr/local/cuda-X.Y/bin
$ sudo ./cuda-uninstaller

卸载cudnn：

$ sudo rm -rf /usr/local/cuda-X.Y

安装cuda与cudnn

参考这里就完事了，大佬真的强。

为什么不导入路径？

是的，我最开始就想这么做，但是export不管怎么设置，怎么source更新配置文件都没办法找到那个库的路径，所以最后我放弃导入路径这种做法了。

当然，导入路径应该是最常规的一种做法，先尝试简单一点的方法多有裨益。

2022/11/27更新
主机重启后又出现了这个问题，重新安装cuda和cudnn这次也没有解决。。

2022/11/29更新
已按照最新方法暂时解决了这个问题。