前言

很久没有更新博客了，和女朋友结束异地，更多的时间多了一些陪伴，多了一些幸福，生活中的学习琐碎就没有记录。标题所示问题困扰了我近一周，幸好在周二之前解决了问题，得以完成自编码器的训练，能够从容应对周二和导师的单独见面会hhh（昨晚做梦都是考试，也许是对见面会心存恐惧，压力有点大）。还是那句话不希望后来者仍走弯路，仍掉大坑。首先展示tensorflow-CPU和tensorflow-GPU运算速度的差距，是一个epoch的时长比较。下图是用了一小部分数据示范性训练，大约有八千张图，做自编码器。图知，大约快了25倍。这个倍数应该会随着数据量的扩大而增大。

版本问题

我在安装过程中，其实这个版本问题是一直萦绕在整个探索过程中。出现了很多问题，但是我都没有第一时间意识到是版本问题。所以首先确认好需要安装的版本可以避免超级多的麻烦。
首先确认一点：1.电脑显卡配置决定CUDA上限；2.CUDA版本和tensorflow-gpu（包括python版本）版本是一对多的关系；3.CUDA版本和cuDAA版本基本上是一对一（除了11.6的CUDA）的关系。因此你的版本思路可以是：CUDA-tensorflow（python）-cuDAA（电脑配置为起点），也可以是：tensorflow（python）-CUDA-cuDAA（项目代码为起点）。因为有些项目是基于tensorflow2.0及以上，因此跟代码走也是可以的。

电脑显卡配置决定CUDA上限

具体是显卡配置-算力-CUDA版本上限。但是这里提示一句，不一定要装该上限版本的CUDA，因为大家都懂，版本高好用，但不稳定啊。我的电脑最高能装11.6的，我装了后，出现了一系列麻烦的问题。所以我建议选择经典版本最稳妥。
显卡配置-算力：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#collapseOne
算力-CUDA版本上限：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
或者直接必应搜索显卡对应的CUDA版本。

CUDA版本和tensorflow-gpu版本对应

CUDA版本和tensorflow-gpu（包括python版本）版本是一对多的关系，见下图。如果你的CUDA版本更新，可以单独必应搜索即可。如CUDA11.6对应的tensorflow版本即可。官方最新查询渠道：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu

CUDA版本和cuDNN版本对应

在安装时，官网中直接根据CUDA版本，直接选择相应的cuDNN安装即可，就很简单了。这里须知，cuDNN就是CUDA的一个可深度学习的补丁。
最后我安装成功的版本配置给大家，可放心食用：python3.7+CUDA10.0+tensorflow-gpu1.15.0-keras-gpu1.5.0。

安装问题

挑选了前辈的几个非常实用和详细的博客，大家可以自行仿照。
1.CUDA和cuDNN安装教程：https://blog.csdn.net/m0_37605642/article/details/98854753
2.CUDA卸载和重装：https://blog.csdn.net/m0_37605642/article/details/99100924
3.tensorflow-gpu安装，以1.5.0版本为例。记住在conda的虚拟环境中直接用pip安装而不是conda，且无需镜像也挺快。

pip install tensorflow-gpu==1.15.0

4.不会吧不会吧，不还不知道什么是虚拟环境，那就坏了。一定记住，每一个项目跟随着一个虚拟环境，就像一个小工作室，这个工作室里面配置想要的python版本和其他API。具体见我另外的博客：https://blog.csdn.net/learn_python_/article/details/109486668?spm=1001.2014.3001.5502。但是我的这个博客讲的也不是很细，可以必应搜索：anaconda环境配置、anaconda与pycharm连接。
5.安装成功验证：https://blog.csdn.net/weixin_56197703/article/details/125192385
6.调用GPU：

imort os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"   # 选择GPU0和GPU1训练
model = multi_gpu_model(model, 2)   # 这里设定选择两个设备，不设定默认一个设备

提示几点：1.CUDA下载本地版，cuDNN下载ZIP，解压后一定记住，将cuDNN中目录下最里面的内容复制到对应的CUDA的位置，不是复制整个文件夹。2.同一个虚拟环境中只能由一个gpu的tensorflow版本，不能有cpu版本（我不知道是不是2.0及以上两者融合了）。其实你在换gpu的其他版本时，其实默认是卸载其余gpu版本的。2.环境变量配置一定要严谨，我的配置如下：

出现的常见问题解答

如上，大家也看到我尝试过重装，因为出现了种种问题，但是有些问题没有截图，只有当时的搜索记录，我就按图索骥，给大家介绍下我遇到的一些问题，当然也希望大家用不到我的这一节。

问题一：Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 6696 MB memory) -> physical GPU…

这个不影响，说明还是能够搜索到可用GPU的

问题二：Cannot dlopen some GPU libraries

网上有很多解答，很多推测。我的解决办法不是唯一解，但是可以去尝试。我最终通过降级CUDA，从11.6降为了10.0，同时跟随着tensorflow-gpu版本也随之降低。当时觉得11.6不行，也不会是版本问题，我也是严格对应的，死马当活马医。结果真的是版本问题。

问题三：failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected

这说明GPU可用了，但是在做深度学习训练时连接不到GPU。查询后发现是在配置运用GPU设备时写了‘1’了，但实际上我的可用设备只有一个，因此改为0即可。

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"  # 改为0即可

但是这里提下，我的电脑中包含了一个独显一个集显。集显一般无法使用，因此显示还是只有一个GPU可用，是正常的。
记住一点：只要安装验证中出现的tf.test.is_gpu_available()为Ture代表的就是全部安装成功，gpu是可用的。如果再报错或者是没有用GPU计算，那大概率就是代码的问题了。

问题四：TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environme

解决办法：1.直接将这个DLL文件放在系统的环境变量中，记住，环境变量不只是到这个DLL文件的所在文件夹，是直接到改文件本身的。2.直接换一个当前CUDA版本对应的其他tensorflow-gpu版本。
先尝试1，不行就2。
其他问题就按照问题的字面意思进行修改和调整。

结语

其实还有不少问题，但是不成体系，也不是关键问题。总之这个过程很麻烦。但是工欲善事必先利其器，毕竟这是一劳永逸的事情。最终还是总结几点：
1.一定不要追求最高的CUDA版本或者是tensorflow-gpu版本，一定优先是经典的或者是被人验证过的版本组合。
2.网上的对应关系或是别人验证过的组合也确实不一定适合你的，但是至少给我们划定试验范围了。牢记一点，以此为基础，遇事不决，就先更换tensorflow版本，再不行就更换CUDA版本和tensorflow版本。版本问题真是很神奇，你也不知道为啥这个版本组合就行。
3.从以下几个层面考虑问题：版本问题–环境变量问题–安装细节问题–代码问题。