1.系统环境：系统ubuntu 20.04, python 3.8
2.查看cuDNN/CUDA与tensorflow的版本关系如下：
Build from source | TensorFlow
从上图可以看出，python3.8 对应的tensorflow/cuDNN/CUDA版本。
3.安装tensorflow
#pip3 install tensorflow
新版本tensorflow不用额外指定tensorflow gpu版本，默认安装的是tensorflow 2.13版本
4.安装Tesla P100 driver
Ubuntu 下执行 $ubuntu-drivers devices
可以看到系统支持的P100 driver情况，这里安装推荐的nvidia-driver-535
$sudo apt install nvidia-driver-535
安装完成后可以使用$nvidai-smi命令查看到显卡设备，注意，需要打开BIOS above 4G功能，否则无法找到显卡。
5.安装CUDA
从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载cuda 11.8
按照下面方法卸载vnidia-drm 内核module，否则CUDA安装时会提示 nvidia 组件被占用:
$sudo systemctl isolate multi-user.target // 可以看到nvidia-drm 内核module被挂载 $lsmod | grep vnidia-drm
卸载该module
$sudo modprobe -r nvidia-drm
然后执行CUDA安装文件，因为前面已经安装过了driver，这里去掉选择Driver（尝试过不安装前面的driver而在CUDA安装时再安装driver，会提示driver安装失败）。然后直接选择install
添加环境变量到~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda-11.8/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
7.安装cuDNN
从 CUDA Deep Neural Network (cuDNN) | NVIDIA Developer 下载cuDNN 8.6，下载完后解压，拷贝相应文件到CUDA目录：
$ sudo cp include/* /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64
8.解决tensorflow "could not load library libcublasLt.so.10"、"could not load library libcublas.so.10"问题
运行tensorflow时提示上面的问题，解决方法： 进入目录：/usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib，建立两个链接文件
$ln -s libcublasLt.so.11 libcublasLt.so.10
$ln -s libcublas.so.11 libcublas.so.10
使用tensorflow查看显卡是否安装正常
$import tensorflow as tf
$tf.config.list_physical_devices('GPU')
参考：
Linux系统下安装TensorFlow的GPU版本 | AI柠檬
