解析TensorFlow 2.x版本无法使用GPU的一个解决方案

简介：
本文解析了在使用TensorFlow 2.x版本时遇到无法利用GPU加速的问题，并提供了一个有效解决此问题的方法。 最近学校提供了一个服务器账号用于训练神经网络。该服务器配置了十块Titan V GPU，并安装了TensorFlow 2.2以及Python版本3.6.2。在完成安装后，我使用`tf.test.is_gpu_available()`来检查是否能够调用GPU资源，但返回结果为false。根据错误信息显示，在尝试打开几个库文件时均成功，但在最后一步尝试打开libcudnn.so.7文件时失败了，并提示not such file or directory的错误信息。这可能是由于缺少必要的CUDA或cuDNN库导致TensorFlow无法正确调用GPU资源。 简而言之：尽管服务器配置有强大的硬件支持和相应的软件环境，但在运行测试代码以验证是否能访问到这些硬件时遇到了问题。具体来说，当尝试加载某些关键的机器学习库文件（如cudnn）时失败了，从而导致TensorFlow报告说没有可用的GPU资源可以使用。