使用Paramiko建立SSH连接执行TensorFlow脚本无法识别GPU如何解决

Paramiko调用exec_command执行命令时，默认启动的是非登录、非交互式shell，不会加载用户目录下的环境变量配置文件（如.bashrc、.bash_profile、.profile）。你的服务器CUDA路径配置（PATH、LD_LIBRARY_PATH）通常是写在上述用户级配置文件中的，所以Paramiko执行的进程无法找到CUDA动态库，自然识别不到GPU。
而PuTTY建立的是交互登录shell，会完整加载所有用户环境变量，因此可以正常调用GPU。

• 方案1：执行命令时主动触发登录shell或加载环境配置
  修改你的命令拼接逻辑，执行时先加载用户配置，示例代码如下：

  # 写法1：先加载.bashrc再执行脚本
  cmd_to_execute = f"source ~/.bashrc && ./{shFileName}.sh"
  # 写法2：显式用登录式bash执行命令
  cmd_to_execute = f"bash -l -c './{shFileName}.sh'"
  

• 方案2：在待执行的.sh脚本头部添加环境变量配置
  直接在你要执行的.sh文件开头写入CUDA路径或者环境加载逻辑，避免依赖shell类型：

  # 方式A：加载用户环境配置
  source ~/.bashrc
  # 方式B：直接写死CUDA路径（替换为你服务器实际的CUDA安装路径即可）
  export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH
  export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
  

• 方案3：将CUDA配置写入系统级环境文件
  如果你有服务器root权限，可以把CUDA相关的环境变量配置写入/etc/profile、/etc/bash.bashrc这类全局配置文件，所有类型的shell都能读取到配置，无需额外适配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bobbick