tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError，如何解决？

在使用tf.load_op_library时出现问题, 不管是精确到绝对路径还是使用os.path.join均出现了tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError, 而文件确实在目标路径中 ,更换了两个版本tensorflow仍然没有改善.


import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import ops
import sys
import os

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
sys.path.append(BASE_DIR)
auctionmatch_module = tf.load_op_library(os.path.join(BASE_DIR, 'tf_auctionmatch_so.so'))

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tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError
这个没找到，你是 tf1 还是 tf2

参考GPT和自己的思路：这个错误通常是因为TensorFlow无法找到指定的共享库文件。有以下几种可能的解决方案：

1 确保共享库文件名正确，且确实存在于指定的路径中。您可以尝试在终端或文件管理器中手动打开该文件。

2 检查您的操作系统和TensorFlow版本是否匹配。如果您使用的TensorFlow版本与操作系统不兼容，则可能无法加载共享库文件。您可以查看TensorFlow的文档或发布说明以获取有关所需操作系统版本的信息。

3 尝试重新安装TensorFlow并确保它已正确配置。在某些情况下，TensorFlow可能无法正确识别路径，因此需要手动设置路径变量。

4 如果您使用的是虚拟环境，请确保您已经激活该环境。您可以在终端中运行conda activate或source activate命令激活您的虚拟环境。

5 如果您尝试了以上所有解决方案后仍然无法解决问题，您可以尝试使用TensorFlow的其他加载共享库文件的方法，例如使用tf.load_library代替tf.load_op_library。

大多数原因是路径问题，另外就是版本不兼容，检查TensorFlow版本是否与文件兼容。某些文件可能仅适用于特定的TensorFlow版本。
使用以下命令指定文件的路径：
gcc -shared -o example.so example.o -L/path/to/lib -lexample

这个问题可能是由于以下几种情况导致的：

TensorFlow版本不匹配：如果您的TensorFlow版本与您的加载的操作库不兼容，则可能会出现此错误。确保您使用的操作库是针对您的TensorFlow版本构建的。

操作库路径不正确：请确保您使用的操作库路径是正确的，并且文件确实存在于该路径中。您可以使用绝对路径或相对路径来指定操作库路径，但请确保路径是正确的。

缺少依赖项：某些操作库需要依赖项才能正常加载。请确保您的操作库依赖项已正确安装，并且路径正确。

以下是一些可能的解决方案：

1、确保您使用的操作库是针对您的TensorFlow版本构建的。您可以在TensorFlow官方网站上找到相应版本的操作库。

2、请确保您使用的操作库路径是正确的，并且文件确实存在于该路径中。您可以使用绝对路径或相对路径来指定操作库路径，但请确保路径是正确的。您可以使用以下代码检查文件路径是否正确：

import os

# 操作库路径
path_to_so_file = '/path/to/your/operation/library/file.so'

# 检查文件是否存在
if not os.path.exists(path_to_so_file):
    print('操作库文件不存在：{}'.format(path_to_so_file))
else:
    print('操作库文件存在')

3、检查操作库的依赖项是否正确安装，并且路径正确。您可以使用以下命令查看操作库的依赖项：

ldd /path/to/your/operation/library/file.so

这将列出操作库的所有依赖项。请确保所有依赖项都已正确安装，并且路径正确。如果发现任何缺少的依赖项，请确保将它们正确安装，并将其路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。

如果上述解决方案都不起作用，您可以尝试重新编译操作库，确保使用的编译器与您的TensorFlow版本兼容，并使用正确的编译选项。您还可以尝试使用其他版本的TensorFlow。