Ubuntu中安装TensorFlow-GPU【CUDA版本要和TensorFlow对应，否则一直False】

原来一直用pytorch，今天需要使用TensorFlow，结果死活装不上GPU版本，我无语了

---

查看是否可以使用TensorFlow-GPU：

import tensorflow as tf
# import tensorflow.compat.v1 as tf

# print(tf.__version__)
print(tf.test.is_gpu_available())
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

---

一、官网查看版本关系：

CUDA与cuDNN 的对应关系一定要对

Build from source on Windows  |  TensorFlow

 二、Ubuntu安装CUDA与cuDNN

打开官网：CUDA Toolkit 11.2 Downloads | NVIDIA Developer

 运行：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.2.0/local_installers/cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run

sudo sh cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run

一直安装就可以了

2、设置环境变量

vim ~/.bashrc

export PATH=/usr/bin:$PATH
export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

source ~/.bashrc

输入 nvcc -V 验证 显示

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Nov_30_19:08:53_PST_2020
Cuda compilation tools, release 11.2, V11.2.67
Build cuda_11.2.r11.2/compiler.29373293_0

二、安装cudnn8.2.1

打开官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

 解压cudnn

根据官网，和CUDA11.1配套的是CUDNN8.1.1，下载下来的是一个tar文件，那么首先需要解压这个文件，解压之后得到一个cuda文件夹，里面有lib64、include还有一个不知道什么用的文档

tar -xvf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz

sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

查看版本号：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

 8.1.1

---

下面直接pip就可以了，需要什么pip install tensorflow-gpu，因为pip install tensorflow就包含了GPU了

pip install tensorflow==2.6.0

---

如果出现了下面的问题：

'GLIBCXX_3.4.30' not found for librosa 

问题解决：https://stackoverflow.com/questions/72540359/glibcxx-3-4-30-not-found-for-librosa-in-conda-virtual-environment-after-tryin

conda install -c anaconda scipy==1.9.1