这里写自定义目录标题
- 问题一
- **解决方案**
- **方法 1：使用符号链接将系统库链接到 Conda 环境**
- **补充说明**
- **验证修复结果**
- 问题二：
- **问题根源**
- **解决方案**
- **1. 确认 TensorRT 安装状态**
- **2. 安装 TensorRT 并配置环境变量**
- **3. 验证 TensorRT 与 PaddlePaddle 版本兼容性**
- **4. 检查 PaddlePaddle 编译选项**
- 注意：
- **总结**
问题一
根据你的报错信息，libstdc++.so.6: version 'GLIBCXX_3.4.30' not found 表示 当前 Conda 环境中的 libstdc++.so.6 版本过低，无法满足 PaddlePaddle 的依赖需求。以下是完整的解决方法：
解决方案
方法 1：使用符号链接将系统库链接到 Conda 环境
-
查找系统中已有的
libstdc++.so.6文件：sudo find / -name libstdc++.so.6通常路径为：
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 -
检查系统库是否包含所需版本：
strings /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX如果输出中包含
GLIBCXX_3.4.30，则说明系统库已满足需求。 -
删除 Conda 环境中的旧库文件：
rm /usr/local/miniconda/envs/ai_pyenv_3.12/lib/libstdc++.so.6 rm /usr/local/miniconda/envs/ai_pyenv_3.12/lib/libstdc++.so -
创建符号链接到系统库：
ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 /usr/local/miniconda/envs/ai_pyenv_3.12/lib/libstdc++.so.6 ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 /usr/local/miniconda/envs/ai_pyenv_3.12/lib/libstdc++.so -
验证修复：
strings /usr/local/miniconda/envs/ai_pyenv_3.12/lib/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX确保输出中包含
GLIBCXX_3.4.30。
补充说明
-
为什么会出现这个问题？
Conda 环境默认使用的libstdc++.so.6是 Conda 自带的版本，可能与系统版本不一致。当 PaddlePaddle 需要更高版本的 C++ 标准库时，会报错。 -
如何避免类似问题？
- 使用 Conda 安装 PaddlePaddle 时，确保环境中的
libstdcxx-ng和gcc版本与官方要求一致。 - 或者直接使用系统 Python 环境，避免 Conda 的隔离问题。
- 使用 Conda 安装 PaddlePaddle 时，确保环境中的
验证修复结果
运行以下命令检查是否修复成功：
python -c "import paddle; print(paddle.__version__)"
如果不再报错，说明修复成功。
问题二：
Traceback (most recent call last):File "/usr/local/soft/py/seek_backend_fast/demo/main_paddle.py", line 80, in <module>ocr_engine_paddle = PaddleOCR(^^^^^^^^^^File "/usr/local/miniconda/envs/ai_pyenv_3.12/lib/python3.12/site-packages/paddleocr/paddleocr.py", line 693, in __init__super().__init__(params)File "/usr/local/miniconda/envs/ai_pyenv_3.12/lib/python3.12/site-packages/paddleocr/tools/infer/predict_system.py", line 53, in __init__self.text_detector = predict_det.TextDetector(args)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "/usr/local/miniconda/envs/ai_pyenv_3.12/lib/python3.12/site-packages/paddleocr/tools/infer/predict_det.py", line 139, in __init__) = utility.create_predictor(args, "det", logger)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "/usr/local/miniconda/envs/ai_pyenv_3.12/lib/python3.12/site-packages/paddleocr/tools/infer/utility.py", line 364, in create_predictorpredictor = inference.create_predictor(config)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
RuntimeError: (NotFound) TensorRT is needed, but TensorRT dynamic library is not found.Suggestions:1. Check if the TensorRT is installed correctly and its version is matched with paddlepaddle you installed.2. Configure environment variables as follows:- Linux: set LD_LIBRARY_PATH by `export LD_LIBRARY_PATH=...`- Windows: set PATH by `set PATH=XXX;[Hint: dso_handle should not be null.] (at ../paddle/fluid/platform/dynload/tensorrt.cc:44)
针对您遇到的 TensorRT 动态库未找到 错误，以下是详细的解决方案：
问题根源
错误提示表明 PaddlePaddle-GPU 需要 TensorRT 加速支持，但系统未正确配置 TensorRT 库。主要原因包括：
- TensorRT 未安装：系统中缺少 TensorRT 运行时库
- 版本不匹配：安装的 TensorRT 版本与 PaddlePaddle 或 CUDA 不兼容
- 环境变量缺失：TensorRT 库路径未添加到
LD_LIBRARY_PATH
The third-party dynamic library (cudnn64_7.dll) that Paddle depends on is not configured correctly. (error code is 126)
Windows10下安装PaddlePaddle，进行paddle.utils.run_check()测试时报错，初以为是缺少 cudnn64_7.dll 所致，其实不然，而是 CUDA 版本、CUDNN 版本与 Paddlepaddle 版本不兼容导致，PaddlePaddle官网信息如下：
如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU，请安装CPU 版的 PaddlePaddle
如果您的计算机有 NVIDIA® GPU，请确保满足以下条件并且安装 GPU 版 PaddlePaddle
CUDA 工具包 10.2 配合 cuDNN v7.6.5，如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT7.0.0.11
CUDA 工具包 11.2 配合 cuDNN v8.2.1，如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.2.4.2
CUDA 工具包 11.6 配合 cuDNN v8.4.0，如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.4.0.6
CUDA 工具包 11.7 配合 cuDNN v8.4.1，如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.4.2.4
CUDA 工具包 11.8 配合 cuDNN v8.6.0，如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.5.1.7
CUDA 工具包 12.0 配合 cuDNN v8.9.1, 如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.6.1.6
GPU 运算能力超过 3.5 的硬件设备
注：目前官方发布的 windows 安装包仅包含 CUDA 10.2/11.2/11.6/11.7/11.8/12.0，如需使用其他 cuda 版本，请通过源码自行编译。您可参考 NVIDIA 官方文档了解 CUDA、CUDNN 和 TensorRT 的安装流程和配置方法，请见CUDA，cuDNN，TensorRT解决方案
1. 确认 TensorRT 安装状态
运行以下命令检查是否已安装 TensorRT：
dpkg -l | grep TensorRT # Ubuntu/Debian
rpm -qa | grep TensorRT # CentOS/RHEL
若未安装，需手动下载安装包：
# 从 NVIDIA 官网下载对应版本（示例为 CUDA 12.0 的 TensorRT 8.6.1）
wget https://developer.nvidia.com/downloads/compute/machine-learning/tensorrt/secure/8.6.1/tars/TensorRT-8.6.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-12.0.tar.gz
tar -xzvf TensorRT-8.6.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-12.0.tar.gz
2. 安装 TensorRT 并配置环境变量
# 将解压后的路径加入环境变量（假设解压到 /opt/TensorRT-8.6.1.6）
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/TensorRT-8.6.1.6/lib:$LD_LIBRARY_PATH# 永久生效（推荐）
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/opt/TensorRT-8.6.1.6/lib:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
3. 验证 TensorRT 与 PaddlePaddle 版本兼容性
| PaddlePaddle 版本 | TensorRT 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 |
|---|---|---|---|
| 2.6.0 (post120) | 8.6.1 | 12.0+ | 8.9+ |
| 2.5.2 (post118) | 8.5.3 | 11.8 | 8.6+ |
若版本不匹配，需重新安装对应版本：
# 示例：为 CUDA 12.0 安装 TensorRT 8.6.1
pip install tensorrt==8.6.1 --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
4. 检查 PaddlePaddle 编译选项
确保安装的 PaddlePaddle-GPU 包含 TensorRT 支持：
import paddle
print(paddle.inference.get_trt_compile_version()) # 应输出 TensorRT 版本号
print(paddle.inference.get_trt_runtime_version()) # 应输出运行时版本号
注意：
vim ~/.bashrc
# 加入以下三行，只加第一行无效
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/***/TensorRT-8.4.1.5/lib
export TENSORRT_INCLUDE_DIR=/home/***/TensorRT-8.4.1.5
export PATH=/home/***/TensorRT-8.4.1.5/bin:$PATH# 使改动生效
source ~/.bashrc
总结
通过正确安装匹配的 TensorRT 版本并配置环境变量，即可解决该错误。建议使用官方 Docker 镜像避免环境配置问题：
docker pull paddlepaddle/paddle:2.6.0-gpu-cuda12.0-cudnn8.9-trt8.6
docker run -it --gpus all -v $(pwd):/workspace paddlepaddle/paddle:2.6.0-gpu-cuda12.0-cudnn8.9-trt8.6
驱动工具软件下载及安装教程)
