部署前建议简单了解显卡、显卡驱动、cuda、cudnn。
部署GPU版本pytorch和tensorflow的可用流程如下：
当前软硬件环境：aarch64架构麒麟V10系统，两块NVIDIA-A100系列显卡。
经过多次不同方案的尝试，最终选择适合当前需求的部署方案：
1、 宿主机安装显卡驱动；
2、 使用nvidia/cuda官方docker镜像；
3、 下载pytorch源码离线安装，下载tensorflow源码在线安装。
选择部署方案的一些建议：
1、 安装cuda和cudnn：
选择下载官方镜像，在容器中进行后续操作的优势：
a) 安装方便，docker pull即可。
b) 后续容器移植到别的机器也较为方便
选择nvidia官网下载安装包在宿主机安装的优势：
a) 安装在宿主机上，无需依赖docker容器。
2、 安装pytorch和tensorflow：
x86架构的win和linux，以及arm64架构的win建议使用pip/conda/whl包安装，方便省力，但是要注意安装gpu版本。
arm64架构的linux建议使用源码安装，因为网上找到的arm64-linux的whl包都是cpu版本！
选择源码安装pytorch和tensorflow不挑pytorch和tensorflow的版本，任何版本都可以编译安装出gpu版本库，还可以定制选择支持的功能。缺点：较为复杂，pytorch还好，主要是tensorflow。tensorflow对网络还有要求，网络不好下载三方库会失败，需要手动下载然后修改bazel配置文件。
附上aarch64-麒麟V10系统，A100系列显卡的机器，部署nvidia/cuda:11.7.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04容器+torch-gpu-1.12+tensorflow-gpu2.12过程。
首先输入lsmod | grep nouveau检查是否已经禁用了，如果没内容输出，则无需禁用，否则需要禁用。如果lsmod提示“command not found”，则需要安装module-init-tools，例如ubuntu使用apt-get install module-init-tools安装。
禁用系统默认驱动nouveau，网上教程很多，搜索对应系统的禁用nouveau教程操作即可，这里不多介绍。
最后再使用lsmod | grep nouveau测试是否输出为空，禁用成功。
首先在nvidia官网驱动程序下载页面输入自己的显卡型号搜索，官网会推荐给你驱动版本，然后下载。网址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
linux下载完的文件如下：
给该文件执行权限：
chmod 744 NVIDIA-Linux-aarch64-515.65.01.run
执行安装：
sh NVIDIA-Linux-aarch64-515.65.01.run
输入“nvidia-smi”命令，输出如下内容即为显卡驱动安装成功。
其中右上角的Cuda Version版本有人说是支持的cuda最大版本，也有说是支持的cuda版本。建议安装Cuda Version显示的cuda版本。
部署docker方法1（不建议）：
docker版本小于19.03时，需要额外使用nvidia-docker2软件包，配置方案较为繁琐，可自行搜索，例如：https://www.cnblogs.com/ytwang/p/14809112.html。建议直接升级docker，使用以下方案2。
部署docker方法2（建议）：
Docker 19.03的发布，不赞成使用nvidia-docker2软件包，因为Docker运行时已将NVIDIA GPU作为设备本地支持，所以安装（或升级）docker版本>=19.03，再安装nvidia-container-toolkit。
安装（或升级）docker教程参考：
https://www.cnblogs.com/haolb123/p/16553001.html。
安装nvidia-container-toolkit：
yum install -y nvidia-container-toolkit，安装即可，可以看到依赖关系如下：
根据nvidia-smi输出的内容，确定自己想安装的cuda版本，在网址：https://gitlab.com/nvidia/container-images/cuda/blob/master/doc/supported-tags.md中找到对应的镜像标签，然后输入命令docker pull nvidia/cuda:tagID即可。
例如：
“devel” 涵盖了开发所需的所有工具，比“runtime”齐全，优先安装devel。
查到我想下载的镜像标签为“11.7.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04”，在终端输入：
docker pull nvidia/cuda:11.7.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04
将镜像下载下来。
用上一步下载的镜像启动容器，初次启动需要使用–gpus选项指定GPU设备，例如–gpus all，或者–gpus '"device=1,2"'。我将容器启动并后台运行容器，完整命令如下：
docker run --gpus all --name "test" -itd nvidia/cuda:11.7.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04 /bin/bash
启动后，docker ps可以看到运行中的容器，刚刚启动的容器被命名为了“test”。
后续使用docker exec命令进容器。例如：
docker exec -it test /bin/bash
进入容器后输入nvidia-smi可以看到有显卡信息输出，说明容器中可以使用显卡和显卡驱动。
输入nvcc -V可以看到有cuda版本信息输出，说明已经安装了cuda，cuda安装目录在/usr/local/cuda下。
cudnn的头文件和库文件分别在/usr/include和/usr/lib/aarch64-linux-gnu/目录下，可以看到也是安装好的。
至此我们已经有了一个配好cuda和cudnn的镜像、容器。
按ctrl+D返回宿主机终端。
由于本文最终选择了使用nvidia/cuda的docker镜像，所以宿主机安装只简单介绍一些注意事项，网上详细安装教程很多。
在nvidia官网https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载对应cuda版本，下载“.run”文件。首页是最新的cuda，如果想下载历史cuda点击这里：
安装cuda需要有gcc环境。
安装cdua时可以选择是否安装显卡驱动，如果已经安装了则无需安装显卡驱动。
cudnn下载地址https://developer.nvidia.cn/zh-cn/cudnn，下载cudnn需要有nvidia账户，没有注册一个即可。
cudnn优先下载tar或者zip包，解压后对应文件放到cuda安装目录的bin、include、lib64下即可。
较新的cudnn-arm64-linux版本可能没有压缩包，需要下载deb或rpm安装包安装。
deb版本cudnn安装顺序如下：
安装完后测试cudnn方法：
进入/usr/src/cudnn_samples_v8目录，使用如下方法测试：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/126997172
make clean
make
这一步可能会提示fatal error: FreeImage.h: No such file or directory，安装apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev重新make即可。
运行./mnistCUDNN，出现 Test passed！代表 cudnn 正常使用。
x86的机器以及arm64的win机器推荐使用该方式安装，需注意使用gpu版本。
安装教程网上也比较多，自行搜索即可。
arm64的linux机器，网上的whl包基本都是cpu版本的，所以在此使用了源码安装。
首先下载源码，并且下载所需所有三方库！
源码网址：https://github.com/pytorch/pytorch/
git下载命令：
git clone pytorch
git submodules update --init –recursive
如果不使用git命令而在网页下载，较为繁琐，操作步骤如下（本文就是这么下载的）：
网页选择对应tag的pytorch源码，右上角点击下载zip包，解压，此时下载的源码没有三方库。
然后网页点击进入“third-party”，进去一个一个下载，解压到刚才下载的源码包的third-party对应目录下，部分third-party还会再有一层自己的third-party，要把里面的三方库都下全。
安装时进入pytorch目录输入python setup.py install即可。
pytorch安装完后的测试命令如下：
tensorflow需要使用bazel编译，所以首先部署bazel。bazel部署方式有多种，这里选择了最简单的方式：直接下载别人编译好的Bazel，其他部署bazel方式可以自行搜索部署。
国内镜像源下载地址https://mirrors.huaweicloud.com/bazel/
选择下面三个文件下载：
下载完成后，创建软连接：ln -s /bazel的目录/bazel-5.3.2-linux-arm64 /usr/bin/bazel
此时bazel即可使用，输入bazel –help测试。
接下来下载tensorflow源码，下载地址：
https://github.com/tensorflow/tensorflow ，或者
https://gitee.com/patterson/tensorflow
tensorflow安装官网指南如下：
https://tensorflow.google.cn/install
配置 build：
执行tensorflow源码目录下的./configure
执行过程中会有一些选项供选择，其中cuda是否使用选择了“Y”，其他内容按照自己需求选择，本文其他内容选择了“N”。
编译构建支持GPU的tensorflow软件包，输入如下命令：
bazel build --config=cuda [--config=option] //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
编译过程需要联网并能访问git上的仓库，否则下载三方库失败。下载失败建议再次尝试。如果网络不通在后文介绍两个解决思路。
此处编译时间较长，产生的缓存文件在/~/.cache/bazel下，其中包括下载的三方库。从源代码构建 TensorFlow 会消耗大量 RAM。如果您的系统受内存限制，请将 Bazel 的 RAM 使用量限制为：–local_ram_resources=2048
bazel build 命令会创建一个名为 build_pip_package 的可执行文件，此文件是用于构建 pip 软件包的程序。如下所示运行该可执行文件，在 /tmp/tensorflow_pkg 目录中构建 .whl 软件包：
如需从某个版本分支构建，请使用如下命令：
./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
如需从 master 分支构建，请使用 --nightly_flag 获取合适的依赖项：
./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package --nightly_flag /tmp/tensorflow_pkg
本文是从master分支构建的。
生成的whl包在/tmp/tensorflow_pkg下，如下：
安装该whl包：
pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-version-tags.whl
此时，TensorFlow 已安装完毕。
测试TensorFlow命令如下：
思路1：
复制网址到浏览器手动下载三方库压缩包，然后修改tensorflow中的.bazel文件，改为本地路径，这样做较为耗时耗力。具体操作参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/134019025
思路2：
通过一些软件配置网络，将国外git、google等仓库替换（或者说映射？）为国内镜像源，下载时候将转到国内镜像源下载，这样不一定能下载全。