Ubuntu16.04戴尔Inspiron-5521笔记本Intel显卡能否运行TensorFlow GPU版？

首先明确告诉你：Intel显卡是无法运行TensorFlow GPU版的，这是由技术依赖关系决定的，下面给你详细解释原因和可行的替代方案：

TensorFlow GPU版的底层完全依赖NVIDIA专属的CUDA Toolkit和cuDNN库，这两个工具是NVIDIA为自家GPU架构开发的并行计算框架，仅支持NVIDIA显卡。Intel的集成显卡或独立显卡（比如Iris系列）并不兼容CUDA标准，所以根本无法满足TensorFlow GPU版的运行条件。

你导入tensorflow-gpu时出现的Failed to load the native TensorFlow runtime报错，本质是系统中没有符合要求的NVIDIA CUDA运行环境——而你的Intel显卡也不可能提供这个环境。

至于你下载的cuda_9.1.85_387.26_linux.run安装失败，也是因为CUDA安装程序会先检测系统中的NVIDIA显卡硬件，你的机器没有NVIDIA显卡，安装程序自然会终止或报错，这是正常现象。

根据你的情况，推荐以下几种解决思路：

1. 继续使用TensorFlow CPU版 #

既然你提到TensorFlow CPU版可以正常运行，如果你只是做深度学习入门学习、小模型测试或推理任务，CPU版完全够用。为了避免环境冲突，建议卸载tensorflow-gpu包：

pip uninstall tensorflow-gpu

然后安装对应版本的CPU版TensorFlow（比如你之前用的是TF1.x系列，就安装同大版本的CPU版）：

pip install tensorflow==1.15.0  # 示例版本，根据你的需求选择

2. 利用Intel官方优化的TensorFlow版本 #

Intel针对自家CPU和集成显卡推出了Intel TensorFlow，它对Intel硬件做了深度优化（比如利用AVX、AVX2指令集，以及Intel集成显卡的OpenCL加速），性能比普通CPU版TensorFlow更高。安装命令如下：

pip install intel-tensorflow

这个版本不需要额外的GPU驱动，直接就能在你的Intel硬件上运行，能一定程度提升计算效率。

3. 外接NVIDIA显卡（需额外硬件） #

如果你的深度学习任务确实需要GPU加速训练，唯一的硬件解决方案是通过笔记本的雷电3接口外接NVIDIA显卡扩展坞。这样你的系统就能识别到NVIDIA显卡，之后就可以正常安装CUDA Toolkit、cuDNN和TensorFlow GPU版了。不过这需要额外购买扩展坞和NVIDIA显卡，成本较高，且需要确认你的戴尔Inspiron-5521支持外接显卡扩展坞。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ranjeet Jain