配置过pytorch的gpu版本后配置tensorflow

在PyTorch中配置GPU通常是在运行之前导入库并指定设备。如果你已经成功安装了PyTorch并且GPU可用，可以这样做：

import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)  # 检查当前设备是否为GPU

# 如果你想强制使用GPU，添加这行代码
torch.set_default_tensor_type('torch.cuda.FloatTensor')

然后，在切换到TensorFlow时，虽然它们是两个独立的库，但在Python环境下，你可以通过类似的方式来选择使用CPU还是GPU。假设你已经安装了TensorFlow：

import tensorflow as tf
if tf.test.gpu_device_name():  
    print("Default GPU Device: ", tf.test.gpu_device_name())
else:
    print("Please install GPU version of TensorFlow")

# 设置默认的计算设备为GPU（如果可用）
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')
        logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU')
        print(len(gpus), "Physical GPUs,", len(logical_gpus), "Logical GPUs")
    except RuntimeError as e:
        # Visible devices must be set before GPUs have been initialized
        print(e)

注意，每个库的操作有所不同，所以在实际操作中，最好查阅各自的官方文档以获取最新和最准确的信息。