【TensorFlow与CUDA的兼容性指南】：GPU加速安装必知要点


参考资源链接：[解决Tensorflow安装错误：Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow](https://wenku.csdn.net/doc/4utpaqjtgv?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. TensorFlow与CUDA简介

在深度学习和高性能计算领域，TensorFlow和CUDA是两个核心的工具。本章我们将简要介绍TensorFlow和CUDA，为接下来的章节打下基础。

## 1.1 TensorFlow的介绍
TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习库，它基于数据流图进行计算。TensorFlow允许开发者构建复杂的数据处理流程，尤其在图像识别、自然语言处理和强化学习等领域显示出卓越的性能。支持CPU、GPU甚至是TPU等多种硬件设备，从而实现快速而高效的训练。

## 1.2 CUDA的介绍
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它能够使GPU进行通用计算。CUDA简化了大规模并行计算的开发，开发者可以通过编写CUDA代码，利用NVIDIA的GPU计算能力。自从推出以来，CUDA已成为深度学习领域加速计算的首选。

## 1.3 TensorFlow与CUDA的关系
TensorFlow与CUDA之间存在着紧密的联系，尤其是在需要高性能计算的场景下。TensorFlow可以直接调用CUDA运行时库执行计算任务，这样可以极大地提升计算效率，尤其是在处理大规模数据和复杂模型时。因此，在安装和配置TensorFlow时，正确安装和配置CUDA成为了关键一步。接下来的章节我们将深入探讨CUDA的安装和TensorFlow的配置过程。

# 2. CUDA安装前的系统要求

为了充分发挥TensorFlow在NVIDIA GPU上的性能，系统需要满足一系列前提条件，包括硬件兼容性、驱动安装和CUDA版本选择。本章节将详细介绍CUDA安装前必须了解的系统要求，确保读者在安装CUDA之前，能对相关硬件和软件要求有一个清晰的认识。

## 2.1 理解CUDA与GPU硬件的兼容性

在安装CUDA之前，需要确认GPU硬件是否支持CUDA以及支持的CUDA版本范围。这将帮助确定后续安装过程的兼容性。

### 2.1.1 GPU支持的CUDA版本查询

首先，我们需要了解自己的GPU型号，并查询它支持哪些版本的CUDA。这可以通过访问NVIDIA官方网站获取最新的GPU支持信息。

**操作步骤：**

1. 访问 [NVIDIA官方GPU支持CUDA版本查询页面](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)。
2. 在页面上，找到自己的GPU型号。
3. 查看该GPU型号支持的CUDA版本。

**示例：**

假设您有一张NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti显卡，根据NVIDIA的官方信息，它支持CUDA 9.0至最新版本。

### 2.1.2 系统兼容性检查工具和步骤

除了GPU本身，整个系统环境也需要满足特定条件才能安装CUDA。NVIDIA提供了一个工具 `cuda-drivers.sh` 来检查系统兼容性。

**操作步骤：**

1. 在终端中运行以下命令下载工具：

   wget https://raw.githubusercontent.com/nvidia/cuda-portal/master/tools/scripts/cuda-drivers.sh

2. 使脚本可执行并运行它：

   chmod +x cuda-drivers.sh
   sudo ./cuda-drivers.sh

3. 根据输出结果，了解系统是否满足CUDA安装的要求。

**示例输出：**

Your system has the following NVIDIA driver installed: 450.80.02
Your system is supported by CUDA version 11.0

## 2.2 CUDA安装准备

在安装CUDA之前，需要确保系统具备必要的软件依赖，并且NVIDIA驱动已正确安装。

### 2.2.1 安装前的软件依赖和更新

CUDA的安装要求特定版本的依赖软件。为了确保兼容性，通常建议更新整个系统。

**操作步骤：**

1. 更新您的Linux发行版的软件包列表：

   sudo apt update

2. 升级所有已安装的包：

   sudo apt upgrade

3. 安装额外的软件依赖：

   sudo apt install build-essential dkms

### 2.2.2 NVIDIA驱动安装与验证

NVIDIA驱动是CUDA能够利用GPU硬件加速的前提，因此需要正确安装并验证驱动。

**操作步骤：**

1. 安装最新NVIDIA驱动：

   sudo apt install nvidia-driver-460

2. 重启系统以使驱动生效。

3. 验证驱动安装状态：

   nvidia-smi

**示例输出：**

Sun Dec 13 16:15:21 2020
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.32.03    Driver Version: 460.32.03    CUDA Version: 11.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
|  0%   29C    P8     9W / 250W |      0MiB / 11178MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

## 2.3 CUDA版本的选择与安装

选择合适的CUDA版本对于确保TensorFlow能够正确利用GPU加速至关重要。

### 2.3.1 如何选择合适的CUDA版本

CUDA版本的选择应该基于两个主要因素：GPU硬件支持的CUDA版本以及TensorFlow版本所推荐的CUDA版本。

**决策树：**

1. 确定GPU支持的CUDA版本范围。
2. 检查所使用的TensorFlow版本的官方文档，确认推荐的CUDA版本。
3. 如果存在多个推荐版本，优先选择最新版本以获得最佳性能和新特性。

### 2.3.2 CUDA安装过程详解

CUDA的安装过程因Linux发行版而异，以下是一个通用的安装指南。

**操作步骤：**

1. 访问NVIDIA官方网站下载CUDA Toolkit的安装包。

2. 下载对应版本的CUDA Toolkit（例如：cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run）。

3. 停用nouveau驱动（在终端执行`sudo update-initramfs -u`）。

4. 禁用nouveau模块（在终端执行`echo "blacklist nouveau" | sudo tee -a /etc/modprobe.d/blacklist.conf`）。

5. 运行CUDA安装包：

   chmod +x cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run
   sudo ./cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run

6. 在安装过程中，根据提示进行选择。安装完成后，将CUDA路径添加到环境变量中：

   export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

7. 验证CUDA安装：

   nvcc --version

**示例输出：**