测试

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()

解决完上一个问题测试导入

>>> import tensorflow
2020-04-05 17:15:13.738389: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'; dlerror: cudart64_101.dll not found
2020-04-05 17:15:13.775424: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.

网上解决方法解决tensorflow-gpu 2.1出现错误“Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'___ran__的博客-CSDN博客

结果发现我没有C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit这个文件夹

最后发现安装 能安装GPU的前提是：
1、显卡支持CUDA
 （1）右击我的电脑–属性
 （2）打开设备管理器

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

参考链接：window10+python3.7安装tensorflow--gpu tensorflow 安装 - 交流_QQ_2240410488 - 博客园

我的好像不支持

支持的话

2、pip 版本 >= 8.1
查看pip版本 ：pip -V
更新pip ： python -m pip install -U pip

安装Anaconda

安装anaconda，这个在之前的博客里已经详细介绍过
(https://blog.csdn.net/qq_39295665/article/details/88206251)

安装CUDA

（1）进入官网，https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
下载对应版本的cuda，这里下载的是8.0版本

（2）点开安装包后，选择路径存放

（3）开始解压

（4）测试兼容性

（5）安装协议

（6）自定义选择安装位置

 安装CUDA相关项
 
（8）安装结束

（9）测试

在命令行输入nvcc -V

安装cudnn

（1）进入官网选择相对应版本下载
https://developer.nvidia.com/cudnn

选择download
（2）进行注册
（3）选择相对应版本

（4）进行解压

将解压后的这个.dll文件复制到CUDA文件夹下的对应地址

如果你电脑安装不了gpu,直接用cpu就行了，这并影响你运行程序，如果可以安装GPU那就安装