检查tensorflow gpu版本是否安装成功

要检查TensorFlow GPU版本是否安装成功，可以使用Python编写一段简单的代码来测试。以下是基本的步骤：

1. 打开你的命令行工具（例如cmd、PowerShell或终端）。
2. 启动Python环境，可以通过输入`python`或`python3`命令进入Python解释器。
3. 在Python解释器中输入以下代码来导入TensorFlow，并尝试创建一个TensorFlow会话（session）。这里使用`tf.test.is_gpu_available()`来检查GPU是否可用。

import tensorflow as tf

# TensorFlow的版本信息
print("TensorFlow version:", tf.__version__)

# 检查GPU是否可用
print("Is GPU available? ", tf.test.is_gpu_available())

如果你的系统已经正确安装了TensorFlow GPU版本，并且GPU驱动和CUDA与cuDNN的版本兼容，上述命令将输出GPU可用的信息。请注意，`tf.test.is_gpu_available()`函数在新版本的TensorFlow中已被弃用，现在推荐使用`tf.config.list_physical_devices('GPU')`来检测GPU是否可用。使用新方法的代码如下：

# 检查是否有可用的GPU设备
gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
print("Num GPUs Available: ", len(gpus))

运行上述代码后，如果系统中有GPU并且TensorFlow安装正确，那么将输出系统中可用GPU的数量。