import tensorflow as tf print(f"TensorFlow版本: {tf.__version__}") print(f"GPU可用性: {tf.config.list_physical_devices('GPU')}") print(f"CUDA版本: {tf.sysconfig.get_build_info()['cuda_version']}") print(f"cuDNN版本: {tf.sysconfig.get_build_info()['cudnn_version']}") TensorFlow版本: 2.13.0 GPU可用性: [] --------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) Cell In[6], line 4 2 print(f"TensorFlow版本: {tf.__version__}") 3 print(f"GPU可用性: {tf.config.list_physical_devices('GPU')}") ----> 4 print(f"CUDA版本: {tf.sysconfig.get_build_info()['cuda_version']}") 5 print(f"cuDNN版本: {tf.sysconfig.get_build_info()['cudnn_version']}") KeyError: 'cuda_version

好的，我现在需要帮助用户解决在TensorFlow中调用get_build_info时出现KeyError的问题，具体是找不到cuda_version和cudnn_version这两个键。首先，我得回想一下这个问题的常见原因。
可能的情况有几个：首先，用户可能安装的是CPU版本的TensorFlow，这样自然没有CUDA和cuDNN的信息。其次，用户可能安装了不匹配的CUDA和cuDNN版本，导致TensorFlow无法正确识别。另外，安装过程中可能出现了问题，比如环境变量没有正确设置，或者依赖库没有完全安装。
接下来，我需要一步步分析解决方案。首先应该检查TensorFlow的安装版本是否正确。用户如果使用的是pip安装，可能默认安装的是CPU版本。这时候需要卸载CPU版本，安装GPU版本，命令是pip install tensorflow-gpu。但要注意，从TensorFlow 2.x开始，官方推荐的包名称已经改为tensorflow，同时包含GPU支持，但需要正确配置CUDA环境。
然后，检查CUDA和cuDNN的安装情况。用户需要确认CUDA工具包和cuDNN库是否已正确安装，并且版本是否与TensorFlow版本兼容。比如TensorFlow 2.13可能需要CUDA 11.8和cuDNN 8.6，而用户如果安装了其他版本可能会导致问题。这时候需要参考TensorFlow官方文档的版本对应表，确保版本匹配。
如果版本正确，但问题依旧存在，可能需要检查环境变量。CUDA和cuDNN的路径是否添加到系统的PATH和LD_LIBRARY_PATH中。例如，CUDA通常安装在/usr/local/cuda，所以需要将相关路径加入环境变量。
另外，用户可能需要手动设置这些键值。通过修改tensorflow_build_info.json文件，或者使用环境变量来覆盖缺失的信息。不过这种方法可能只是临时解决，最好还是确保正确安装依赖。
还有一个可能性是TensorFlow的安装损坏，导致某些文件缺失。这时候重新安装TensorFlow，并确保使用正确的源，比如清华镜像，可能会解决问题。用户提供的引用链接中提到了使用清华镜像安装TensorFlow，这可以加快安装速度并避免网络问题。
最后，如果所有方法都无效，可能需要考虑升级或降级TensorFlow版本，或者检查是否有已知的bug。查看TensorFlow的GitHub issues或者论坛，看看其他用户是否遇到相同的问题，是否有官方解决方案。
总结下来，解决步骤应该是：

确认安装的是GPU版本的TensorFlow。
检查CUDA和cuDNN的版本兼容性，并正确安装。
配置环境变量，确保TensorFlow能找到CUDA和cuDNN。
必要时手动设置缺失的键值或重新安装TensorFlow。
如问题依旧，考虑版本调整或查找社区支持。

同时，用户可能需要运行一些诊断命令，比如nvidia-smi检查GPU驱动，nvcc --version查看CUDA编译器版本，以及检查cuDNN的安装情况。这些信息有助于进一步排除问题。在TensorFlow 2.13调用tf.sysconfig.get_build_info()出现KeyError: 'cuda_version'或'cudnn_version'错误时，主要原因是CUDA/cuDNN未正确配置或TensorFlow未检测到GPU支持。以下是详细解决方案：
一、问题诊断步骤

验证TensorFlow类型
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_built_with_cuda()) # 应返回True
print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) # 应显示GPU设备
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若输出False或无GPU设备，说明安装的是CPU版本

检查CUDA/cuDNN版本
nvcc --version # 应显示CUDA 11.8
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 # 应显示8.6.x
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二、完整解决方案
步骤1：安装GPU版TensorFlow
# 先卸载原有版本
pip uninstall tensorflow tensorflow-gpu -y

# 安装指定版本（使用清华镜像加速）
pip install tensorflow==2.13.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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步骤2：安装CUDA 11.8和cuDNN 8.6

CUDA安装
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
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cuDNN安装

从NVIDIA开发者网站下载cuDNN 8.6.0tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.tar.xz
sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
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步骤3：配置环境变量
# 添加到 ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8

# 应用配置
source ~/.bashrc
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步骤4：验证安装
import tensorflow as tf
print(tf.sysconfig.get_build_info()) # 此时应正确显示CUDA/cuDNN版本
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三、常见问题处理

版本不匹配问题

TensorFlow 2.13需要严格匹配：
$$ \text{CUDA 11.8} \cap \text{cuDNN 8.6} \cap \text{NVIDIA驱动≥520} $$
可通过NVIDIA文档验证兼容性[^2]

多CUDA版本管理
# 使用update-alternatives切换版本
sudo update-alternatives --config cuda
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强制指定版本（应急方案）
import os
os.environ['TF_CUDA_VERSION'] = '11.8'
os.environ['TF_CUDNN_VERSION'] = '8.6'
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四、推荐开发环境配置

组件
推荐版本
验证命令

NVIDIA驱动
525.85.12+
nvidia-smi

CUDA
11.8
nvcc --version

cuDNN
8.6.x
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h

Python
3.9-3.11
python --version