apptainer docker tensorflow container issue with 2.18 - skipping loading of GPU
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- docker, tensorflow
- 领域
- build-system, devops
调研方向
首先使用 tensorflow/tensorflow:2.18-gpu 和 2.17-gpu 容器镜像重现该问题，并比较可用的 cuDNN 库和 GPU 加载行为。追踪容器构建配置，以确定所需库不可用的原因；当 2.18 GPU 容器能够成功加载 GPU 且不破坏文档中说明的设置时，即表示完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
I'm using apptainer pull docker://tensorflow/tensorflow:latest-gpu, but tensorflow 2.18 is skipping loading of GPU, with this message:
W0000 00:00:1736383795.205652 747392 gpu_device.cc:2344] Cannot dlopen some GPU libraries. Please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly if you would like to use GPU. Follow the guide at [https://www.tensorflow.org/install/gpu] for how to download and setup the required libraries for your platform.
Skipping registering GPU devices...
The tensor 2.17 container worked fine, but it appears that the 2.18 container wants to use libcudnn.9.0 but the container only provides libcudnn.8.0. The system libcudnn is not mapped to the container. The system has both 8 and 9 installed. This looks like a bug in the build of the container.
Note: Just using the system python and installing 2.18 (no containers), works fine as the system has both cudnn 8 and 9 installed.
- 主要语言
- Shell
- 星标
- 311
- 派生
- 139
- 平均合并
- 1 小时 28 分钟
- 30 天内合并 PR
- 1
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 没有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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