安装低版本的带gpu的tensorflow步骤

安装低版本的带GPU的TensorFlow的步骤如下：

1. 首先需要安装CUDA和cuDNN，这两个软件包是TensorFlow的GPU支持所必须的。可以去NVIDIA官网下载对应版本的CUDA和cuDNN。
2. 然后在命令行中输入以下命令来安装低版本的TensorFlow：

pip install tensorflow-gpu==1.13.1

其中，1.13.1是TensorFlow的版本号，可以替换成其他低版本的号码。
3. 安装完成后，可以在Python中导入TensorFlow，测试GPU支持是否正常。

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

如果输出的结果是GPU的名称，则说明TensorFlow的GPU支持已经正常启用。

注意：在安装低版本的TensorFlow时，需要确保与其他依赖包的版本兼容，否则可能会出现兼容性问题。建议使用虚拟环境进行安装和测试。