python3.6.2安装tensorflow gpu

要 Python 3.6.2 上安装 TensorFlow GPU 版本，你需要满足以下条件：

1. 确保你的计算机具备 NVIDIA GPU，并且已经安装了相应的驱动程序。

2. 安装 CUDA Toolkit。根据你的 GPU 型号和操作系统选择合适的 CUDA 版本，并按照官方文档的指引进行安装。请注意，不同版本的 TensorFlow 需要特定版本的 CUDA。

3. 安装 cuDNN。cuDNN 是一个 GPU 加速库，也需要根据你的 CUDA 版本选择合适的 cuDNN 版本，并按照官方文档进行安装。

完成上述准备工作后，可以按照以下步骤安装 TensorFlow GPU 版本：

1. 确保已经安装了 Python 3.6.2 和 pip 工具。

2. 在命令行中运行以下命令来安装 TensorFlow GPU 版本：

   pip install tensorflow-gpu==2.5.0

这里我选择安装 TensorFlow GPU 2.5.0 版本，你也可以根据需要选择其他版本。

3. 安装过程会自动下载并安装 TensorFlow GPU 及其依赖项。请耐心等待安装完成。

4. 安装完成后，你可以在 Python 中导入 TensorFlow 模块来验证安装是否成功：

   import tensorflow as tf
   print(tf.__version__)

如果成功输出了 TensorFlow GPU 的版本号，并且没有报错信息，说明安装成功。

请注意，安装 TensorFlow GPU 版本可能会有一些额外的配置和依赖项要求，如 CUDA 和 cuDNN 的路径配置等。如果遇到问题，可以参考 TensorFlow 官方文档中的相关说明，或者在社区中寻求帮助。