動的ライブラリ 'libnvinfer.so.6' を読み込めませんでした

これらのメッセージのほとんどは警告であり、エラーではありません。 Nvidia GPU を使用するためのライブラリがインストールされていないことを意味しますが、Tensorflow を使用するために Nvidia GPU は必要ないため、これらのライブラリは必要ありません。 jakub によるコメントは、警告をオフにする方法を示しています:

export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL="2"

ただし、私も Nvidia を使用せずに Tensorflow を実行すると、警告ではなくエラーであるメッセージがもう 1 つあります:

2020-04-10 10:04:13.365696: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:351] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303)

Nvidia用のcudaも参照しているため、無関係である必要があります。ただし、致命的なエラーではないようです。

libvnifer6 パッケージの (偶発的な) 更新の結果として、この警告が表示されました。 6.0.1-1+cuda10.2 に更新されました元のインストールでは 6.0.1-1+cuda10.1 を使用していましたが、 .

cuda10.2 を参照するパッケージをアンインストールした後そして再実行

sudo apt-get install -y --no-install-recommends libnvinfer6=6.0.1-1+cuda10.1 \
    libnvinfer-dev=6.0.1-1+cuda10.1 \
    libnvinfer-plugin6=6.0.1-1+cuda10.1

この警告はなくなりました。

これは警告であり、エラーではありません。 TensorFlow は引き続き使用できます。共有ライブラリ libnvinfer と libnvinfer_plugin オプションであり、nvidia の TensorRT 機能を使用している場合にのみ必要です。

TensorFlow のインストール手順には、GPU の依存関係が一覧表示されています。

<ブロック引用>

次の NVIDIA® ソフトウェアがシステムにインストールされている必要があります:

NVIDIA® GPU ドライバ — CUDA 10.1 には 418.x 以降が必要です。
CUDA® ツールキット — TensorFlow は CUDA 10.1 (TensorFlow>=2.1.0) をサポートします
CUPTI には CUDA ツールキットが付属しています。
cuDNN SDK (>=7.6)
(オプション) 一部のモデルでの推論のレイテンシとスループットを改善するための TensorRT 6.0。

これらは、次のコマンドを使用して Ubuntu 18.04 にインストールできます (TensorFlow ドキュメントから取得):

# Add NVIDIA package repositories
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.1.243-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.1.243-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt-get update

# Install NVIDIA driver
sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-driver-430
# Reboot. Check that GPUs are visible using the command: nvidia-smi

# Install development and runtime libraries (~4GB)
sudo apt-get install --no-install-recommends \
    cuda-10-1 \
    libcudnn7=7.6.4.38-1+cuda10.1  \
    libcudnn7-dev=7.6.4.38-1+cuda10.1


# Install TensorRT. Requires that libcudnn7 is installed above.
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libnvinfer6=6.0.1-1+cuda10.1 \
    libnvinfer-dev=6.0.1-1+cuda10.1 \
    libnvinfer-plugin6=6.0.1-1+cuda10.1