详解tensorflow2.x版本无法调用gpu的一种解决方法

在使用TensorFlow 2.x版本进行深度学习时，有时可能会遇到无法调用GPU的问题。本文主要探讨了在TensorFlow 2.x（此处为2.2版本）中遇到GPU调用失败的一个具体解决方法，该问题可能由库文件缺失或路径配置不正确导致。 当运行`tf.test.is_gpu_available()`检查GPU可用性时，返回`False`表示TensorFlow无法识别或访问GPU。在本例中，错误信息提示找不到`libcudnn.so.7`文件，这是CuDNN库的一个关键组件，用于加速深度学习运算。CuDNN是NVIDIA开发的一个深度学习库，与CUDA配合使用，优化TensorFlow在GPU上的性能。 通常，CuDNN应与CUDA版本相匹配。在这种情况下，服务器上安装的是CUDA 10.1，理论上与TensorFlow 2.2兼容。然而，由于`libcudnn.so.7`文件缺失，导致了问题的发生。可能的原因可能是CuDNN未正确安装或文件路径未被系统识别。 为解决这个问题，可以尝试以下步骤： 1. 首先确认CUDA和CuDNN是否已正确安装。在服务器的`/usr/local/cuda/lib64`目录下寻找`libcudnn.so.7`文件。如果找不到，说明CuDNN可能未正确安装或文件丢失。 2. 下载与CUDA版本匹配的CuDNN。由于命令行下无法直接下载，可以在本地计算机上下载Linux版本的CuDNN `.tar.gz` 文件，然后通过SCP命令将其传输到服务器。 3. 在服务器上解压缩CuDNN文件，将解压后的`cuda`文件夹放置在一个可访问的目录，例如`/home/users/cudnn`。 4. 接下来，需要修改环境变量，使系统在寻找库文件时包括新解压的CuDNN路径。执行以下命令： ```bash export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.1/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64 export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/users/cudnn/cuda/lib64 export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/home/users/cudnn/cuda/lib64 ``` 5. 更新环境变量，确保更改生效： ```bash source /etc/profile ``` 6. 如果使用Anaconda虚拟环境，需要重新激活环境，然后再次检查GPU可用性： ```bash source activate 环境名 ``` 7. 再次运行`tf.test.is_gpu_available()`，如果成功，它应返回`True`，并且`tf.config.list_physical_devices('GPU')`将列出所有可用的GPU。 8. 需要注意的是，这些环境变量的更改仅在当前会话有效。若断开服务器连接后重新连接，需要重新执行上述命令。 这种方法虽然在特定情况下解决了TensorFlow 2.2版本无法调用GPU的问题，但不同环境和配置可能会有不同的解决方案。遇到类似问题时，应首先检查CUDA和CuDNN的版本兼容性，以及相关库文件的完整性和路径设置。此外，确保系统软件包管理器（如apt或yum）的更新，以及所有必要的依赖项都已安装。如果问题持续存在，可能需要查阅官方文档或社区论坛获取更详细的故障排除指导。