最近使用GPU跑tensorflow出現了這個問題：Cannot assign a device for operation ' ': Operation was explicitly assigned to /job:ps/task:0/device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0 ].大致意思就是我們將程序安排在GPU上跑，但是目前可用的設備僅有CPU！不應該啊，安裝的是GPU版本的tensorflow啊，而且也成功的跑了試驗程序??！到底是什么個情況，這時候最好的辦法就是去查看顯卡顯存的使用情況！

在終端輸入

nvidia-smi

屏幕截圖.png

清楚的發現并沒有python3.5的程序在使用！??！
在網上查原因應該時安裝CUDA時的環境變量沒配置好（還好之前沒去瞎折騰重裝CUDA），于是又重新配了一下環境變量：

sudo gedit /etc/profile在最后一行添加：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64/:/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:/usr/local/cuda/bin:$PATH

保存后退出，并更新配置

sudo ldconfig

這時候出現libEGL.so.1 is not a symbolic link的問題......

說明我們的軟鏈接出問題了，需要重新建立連接?。。〗鉀Q辦法：

sudo mv /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1.org

sudo mv /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1.org

因為我本機的版本是libEGL.so.375.66

sudo ln -s /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.375.66 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1

sudo ln -s /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.375.66 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1

然后重啟一下，大功告成！！！