couldnotloadconfig怎么办（Could not load library libcudnn_cnn_infer.so.8.错误解决）
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 。创心域SEO版权声明：以上内容作者已申请原创保护，未经允许不得转载，侵权必究！授权事宜、对本内容有异议或投诉，敬请联系网站管理员，我们将尽快回复您，谢谢合作！