tensorflow2.17.0无法识别出使用GPU

本来用torch，但是有代码用到tensorflow，以为和pytorch安装一样顺利！但是！

pytorch安装参考：机器学习入门篇之环境的搭建_搭建机器学习环境-优快云博客，这个写的真的很好很清楚！

所以我安装tensorflow的前提是已经依据上面的🔗安装好cuda和cudnn（均为最新版，cuda版本12.6）。

pip install tensorflow

之后显示正确安装tensorflow2.17.0，但是print(tf.test.is_gpu_available())显示FALSE，无法调用本PC的GPU（已经查过本机正确安装过cuda、cudnn并且配置有GPU，因为torch下可以调用GPU）。查阅很多配置tensorflow的博文，尝试以下命令：

pip install tensorflow-gpu

setup.py报错：

error: subprocess-exited-with-error

× python setup.py egg_info did not run successfully.

按照报错信息尝试解决：五种方法解决subprocess-exited-with-error × python setup.py egg_info did not run successfully_python subprocess-exited-with-error-优快云博客

按照成功安装的安利将命令改成：

pip install tensorflow-gpu==2.12.0

后来通过【已解决】【Tensorflow2.12.0 版本以后合并 CPU 和 GPU 版】Tensorflow-gpu==2.12.0 安装失败解决办法： - 知乎 (zhihu.com)知道tensorflow的gpu版本下架了，

从 2022 年 12 月起 tensorflow-gpu 已经合并到 tensorflow 包中了，可以直接安装 tensorflow，调用 tensorflow 时会自动调用 GPU。

看到这里我又返回去安装tensorflow，但是还是无法调用GPU。

TensorFlow GPU版本安装（Windows）_tensorflow 2.17.0 gpu支持-优快云博客

其他帖子提出，从tensorflow 2.11.0版本开始，在windows上不再支持GPU；但是我换个2.10.0版本下载，貌似也没有效果，应该是cuda和cudnn版本的问题。（之前使用pytorch时下载了高版本）。这个帖子提出了有效的解决方法：

最简单的方法（省流版）：将myenv中python版本修改成3.5-3.7，安装1.15.0的tensorflow-gpu版本，一般情况下现在流行的框架也是兼容的。（直接在虚拟环境中pip一键安装）

pip install tensorflow-gpu==1.15.0

另外一种方法是：安装tensorflow-gpu 2.10.0及以前的版本（需要搭配对应的cuda和cudnn）

最后检测是否可以调用GPU：