tensorflow 无法调用GPU Could not load dynamic library ‘libcudart.so.10.1‘； dlerror: libc

前言：
注意：这里的前提是，公司的tensorflow环境已经弄好了，cuda可以跑，我是新来的实习生，给我开权限访问服务器，我再服务器上跑，才遇到下面问题。如果你是第一次使用tensorflow-gpu，请一步一步好好安装，tensorflow-gpu环境搭建对第一次弄的人来说大概是很头疼的。下载Nvidia的驱动、到cuda官网安装对应显卡版本的cuda，下载对应版本的tensorflow-gpu，可能还要再conda install cudatoolkit=10.1什么的，版本一定要对应，不可马虎，最难的就是版本对应。

使用公司的centos7去跑yolo，太慢，想开启GPU，但是train.py速度很慢，所以就怀疑没有用到GPU，而且从nvidia-smi上也能看出来。

因此，直接python3，打开python命令行，测试cuda是否可以使用。

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

#最后是False，而且前面一大串输出。

主要是两个可疑点：
1、…but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node…
2、Could not load dynamic library ‘libcudart.so.10.1’; dlerror: libc…

第一个直接上网搜，但是对我没用，但可以试一下：

#在代码中添加一下两行
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

想了一下，应该最重要是第二个点，所以放弃解决第一个可疑点，搜第二个，对我有用：解决方法链接

意思就是，cuda的一些文件没有装齐全，直接一条命令装就好：

conda install cudatoolkit=10.1
#注意，cuda工具包的版本自己去看，一定要对应自己的tensorflow的版本！！！！！！
#我的tensorflow-gpu是2.3.0的，所以cuda工具包版本为10.1 。

再次运行：

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

#结果为True，前面也有一些输出，都是提示successful的。