tensorflow2.x版本无法调用gpu的一种解决方法

最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用，服务器本身配置是十路titan V，然后在上面装了tensorflow2.2，对应的python版本是3.6.2，装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu，结果返回结果是false，具体如下：

这里tensorflow应该是检测出了gpu，但是因为某些库无法打开而导致tensorflow无法调用，返回了false，详细查看错误信息可以看到一行：

可以看到上面几个文件都顺利打开了，但是最后一个libcudnn.so.7文件显示无法打开，not such file or directory。怀疑是cuda有问题，服务器本身是装的cuda10.1，跟tensorflow2.2应该是吻合的，但是一直无法调用，所以一开始我想重新安装cuda，覆盖掉服务器本来的cuda，下好安装包之后，因为我不是管理员，没有root权限，所以总是失败。但是安装过程中了解到系统的cuda安装目录，位于/usr/local/cuda下面，这个libcudnn.so.7应该是一个库文件，那应该放在cuda的安装目录下面，具体地，在/usr/local/cuda/lib64下面，之前在我的windows本地机器安装cuda时还要下载cudnn7.x，然后把文件拷贝到cuda对应的目录下面，我怀疑lib64目录下面的这个libcudnn.so.7文件有问题，因为在linux版本的cudnn中是可以看到libcudnn.so.7这个文件的。
于是，打开lib64目录，查找是否有libcudnn.so.7这个文件，结果是没有找到这个文件，这就很奇怪了，cuda10.1目录下面竟然没有cudnn的文件，我也没有权限修改/usr/local，因此想到既然是少了这个文件，那是不是把对应的文件加载在别的目录下，引导tensorflow去另一个我可以操作的目录下找这个libcudnn.so.7文件，就可以解决问题呢？我带着试验性的心态wget下载cudnn，结果在命令行下无法下载cudnn，原因是cudnn下载需要登录，而在命令行下就没办法下载。于是在本地机器上下载了linux版的cudnn，然后用scp命令把这个tar.gz文件发到服务器上，解压出来可以看到~/cudnn/cuda/lib64下面有libcudnn.so.7。接下来就是添加环境变量，让tensorflow不仅在/usr/local/cuda/lib64下找文件，还可以在我这个目录下找，添加命令：

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

这几行命令添加系统cuda的库
然后添加：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/users/cudnn/cuda/lib64
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/home/users/cudnn/cuda/lib64

这里的/home/users/cudnn/cuda/lib64视自己的libcudnn.so.7文件目录而定，最后是更新：

source /etc/profile

如果tensorflow是按照在anaconda虚拟环境下的，在执行这几条命令会自动退出虚拟环境。记得重新进入：

source activate 环境名

这时重新进入python，导入tensorflow，然后运行tf.test.is_gpu_available()，可以看到：

这时已经显示成功打开了libcudnn.so.7文件，说明tf根据我提供的目录成功找到了这个文件，在打开了这些库文件后，最下面也返回了True：

还可以用另一个方法tf.config.list_physical_devices(‘GPU’)查看当前可用gpu：

十块gpu都显示出来了。
注意，添加这几条命令只在当前连接上有用，如果断开了服务器连接再重新连接时，需要重新输入这些命令。

这个方法只是作为一个参考，碰巧是在tensorflow2.2上这个libcudnn.so.7文件打不开，于是尝试性地试了一下，结果成功了。其他机器上如果出现同类问题，采用这个方法不一定能解决，只是提供一个思路。在tensorflow2.1上，也同样出现gpu无法调用的问题，但打印的错误信息不仅有libcudnn.so.7文件无法打开，还有其他几个文件也打不开，这些文件基本都是lib开头的，可以查看这些文件是否在cuda的lib64目录下，如果找得到这些文件，那有可能是环境变量设错了，可以试试上面那些命令：

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

如果找不到，那可以试试跟我一样先把这些文件下载到机器上面，给系统添加环境变量到对应这些文件的目录，引导tf去找。当然，这只是我一种猜测，tensorflow2.1和2.2用的应该都是cuda10.1，但是我不清楚为什么2.2只有一个文件无法打开，而2.1就有好几个文件打不开，而在1.9版本上，由于1.9似乎用的不是10.1版本的cuda，其错误原因更多，这里要区分开。