下载2.6版本的tensorflow-gpu

要下载TensorFlow 2.6版本的GPU版本，按照以下步骤操作：

1. **确保先安装CUDA和cuDNN**:
- 参考官方文档或其他教程来选择适合您硬件的CUDA版本：<https://developer.nvidia.com/cuda-downloads>
- 安装完成后，下载并安装对应CUDA版本的cuDNN库：<https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html>

2. **创建Python虚拟环境**:
- 使用`virtualenv`或`conda`创建一个新环境，比如命名为`tf_2_6_gpu`:

   python3 -m venv tf_2_6_gpu

3. **激活虚拟环境**:

   source tf_2_6_gpu/bin/activate (如果是Windows则使用tf_2_6_gpu\Scripts\activate)

4. **安装TensorFlow 2.6 GPU版本**:
- 使用pip安装指定版本：

   pip install tensorflow-gpu==2.6.0

或者直接访问TensorFlow的GitHub页面下载对应版本的.whl文件，然后手动安装。

5. **确认安装**:
- 进入Python环境后，导入TensorFlow并检查GPU支持：

   import tensorflow as tf
   print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) # 如果有GPU，会列出设备
   tf.test.is_gpu_available()  # 返回True表示GPU可用

6. **遇到问题时**:
   - 如果遇到`TypeError: Descriptors cannot not be created directly`错误，可以尝试参考Step7的解决方案[^1]，如更新依赖库或清理已安装的旧版本TensorFlow。

请注意，版本号可能需要根据TensorFlow的实际最新版本进行调整。在实际操作过程中，务必关注TensorFlow官网的最新信息。