我试图打包并发布一个使用tensorflow-gpu的项目。由于我的意图是使安装尽可能容易，所以我不想让用户从头开始编译tensorflow-gpu，所以我决定使用pipenv安装pip提供的任何版本。
我意识到，尽管一切都可以在我的原始本地版本中运行，但是在virtualenv版本中我无法import tensorflow。
ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
尽管通过更改本地符号链接似乎很容易解决此问题，但这可能会破坏我的本地tensorflow，并且违反了virtualenv的概念，而且我对人们如何在其计算机上安装CUDA一无所知实例，因此对于可移植性似乎并不乐观。
当互联网上的某人仅在“安装CUDA X.X”的指导下获得我的项目时，如何确保tensorflow-gpu正常工作？我应该回到tensorflow以确保兼容性，并让我的用户手动安装tensorflow-gpu吗？
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在一台机器上运行tensorflow-gpu确实涉及一系列步骤，包括安装cuda和cudnn，后者需要获得NVidia的批准。许多机器甚至无法满足tensorflow-gpu所需的配置，例如没有现代nvidia gpu的任何机器。您可能需要定义tensorflow-gpu要求，并由用户来满足它，并带有适当的指导指针。如果项目可以在tensorflow-cpu上可接受地工作，那将是一个容易得多的后备选项。