Linux服务器 TensorFlow找不到GPU

记录一下这次长达两天的心累Debug：Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used.，先说一下我的项目情况

使用VSCode ssh连接实验室服务器，无root权限，不能使用sudo指令，Linux系统，Jupyter项目

使用Anaconda创建虚拟环境

主要抗争的内容是Cuda，cudnn，TensorFlow

先直接说痛点，和我情况类似的朋友出问题的方向可能有两个

1.1 cuda，cudnn，TensorFlow版本不匹配

我最终跑通的版本是cuda11.8，cudnn8.9，tensorflow2.10

验证手段：CodeCell输入

复制代码

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
cpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='CPU')
print(gpus, cpus)
print(tf.sysconfig.get_build_info())

显示如下

复制代码

[] [PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU')]
OrderedDict([('cpu_compiler', '/usr/lib/llvm-16/bin/clang'), ('cuda_compute_capabilities', ['sm_35', 'sm_50', 'sm_60', 'sm_70', 'sm_75', 'compute_80']), ('cuda_version', '11.8'), ('cudnn_version', '8'), ('is_cuda_build', True), ('is_rocm_build', False), ('is_tensorrt_build', True)])

尤其这个部分

可以卸载当前的cuda，cudnn重新下载试一下

参考Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used. - 知乎 (zhihu.com)

1.2VS Code 启动的 Jupyter/Python 进程并不会再次 source ~/.bashrc，所以拿不到那些环境变量

在 VS Code 的 Interactive（Code Cell）里，Python 进程往往并不会走你在终端里"登录时"自动加载的 ~/.bashrc（或 ~/.bash_profile）那一套流程。换句话说，即使你在 ~/.bashrc 里把 CUDA 11.8/CuDNN 8.8 路径都导出了，VS Code 启动的 Jupyter/Python 进程并不会再次 source ~/.bashrc，所以拿不到那些环境变量，自然就"看不到"GPU。

验证的方法也很简单，在相应虚拟环境的终端里跑以下代码

bash 复制代码

python - <<EOF
import tensorflow as tf
print("Built with CUDA:", tf.test.is_built_with_cuda())
print("Physical GPUs:", tf.config.list_physical_devices('GPU'))
EOF

然后若显示True以及有GPU，则验证CodeCell，跑以下代码，结果发现没有GPU的话，说明大概率就是这个问题

python 复制代码

import tensorflow as tf
print("Built with CUDA:", tf.test.is_built_with_cuda())
print("Physical GPUs:", tf.config.list_physical_devices('GPU'))

1.2.1 找到虚拟环境的根目录

我的虚拟环境叫Karyo_env，在终端输入

复制代码

conda activate Karyo_env
echo $CONDA_PREFIX

假设输出/data5/chensx/downEnv/Anaconda/envs/Karyo_env

下面我都以我的环境为例，具体使用的时候需要替换掉其中的内容

1.2.2 创建 activate.d 目录

python 复制代码

mkdir -p /data5/chensx/downEnv/Anaconda/envs/Karyo_env/etc/conda/activate.d
mkdir -p /data5/chensx/downEnv/Anaconda/envs/Karyo_env/etc/conda/deactivate.d

1.2.3 在 activate.d 里写一个脚本，把所有 export 放进去

建议文件名叫 env_vars_cuda.sh，内容示例：

python 复制代码

#!/bin/bash
# ~/.conda/envs/Karyo_env/etc/conda/activate.d/env_vars_cuda.sh

export CUDA_HOME=/data5/chensx/cuda11.8
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH

export CUDNN_HOME=/data5/chensx/cudnn-linux-x86_64-8.8.1.3_cuda11-archive

export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$CUDNN_HOME/lib64:/data5/chensx/downEnv/Anaconda/lib
export CPATH=$CUDNN_HOME/include:$CPATH

然后保存，并确保它可执行：

python 复制代码

chmod +x /data5/chensx/downEnv/Anaconda/envs/Karyo_env/etc/conda/activate.d/env_vars_cuda.sh

1.2.4 在 deactivate.d 里写一个脚本，清理这些变量

否则当你切换到其他环境时，上一次的路径还会留在 LD_LIBRARY_PATH 里。可以在 deactivate.d 下新建 env_vars_cuda_cleanup.sh，内容：

python 复制代码

#!/bin/bash
# ~/.conda/envs/Karyo_env/etc/conda/deactivate.d/env_vars_cuda_cleanup.sh

unset CUDA_HOME
unset CUDNN_HOME
unset CPATH
# 如果你需要保留 Anaconda/lib 路径，可以不用去掉
unset LD_LIBRARY_PATH

再 chmod +x：

python 复制代码

chmod +x /data5/chensx/downEnv/Anaconda/envs/Karyo_env/etc/conda/deactivate.d/env_vars_cuda_cleanup.sh

1.2.5 验证

关闭所有 VS Code 窗口，重新打开一个 Remote-SSH 会话，打开任何一个终端，执行：

python 复制代码

conda activate Karyo_env
echo $LD_LIBRARY_PATH

确保里面包含 /data5/chensx/cuda11.8/lib64、/data5/chensx/cudnn-linux-x86_64-8.8.1.3_cuda11-archive/lib64，且没有 /data5/chensx/cuda12.1/lib64。
在同一个 VS Code 里，重新选一次 Python Interpreter（点左下角 "Python: ..."，选对 Karyo_env）。
新开一个 Jupyter Notebook 或者 Code Cell，执行：

python 复制代码

import tensorflow as tf
print("GPU 列表：", tf.config.list_physical_devices('GPU'))

如果输出里包含 GPU:0, GPU:1，证明 VS Code 的 Python Process（Jupyter Kernel）已经拿到了和终端里一模一样的环境变量。

关于前面环境具体怎么配，之后再补坑吧，先去睡觉了

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