tensorflow 2.6-gpu

引用中的代码展示了如何检查系统中是否存在可用的GPU，并打印出可用的GPU数量。引用给出了安装tensorflow-gpu 2.6.0版本的命令，需要使用conda进行安装。引用提供了创建一个名为mytf的tensorflow环境的命令，其中指定了python版本为3.7。引用则是将mytf环境添加到Jupyter Notebook中的命令。

综上所述，如果您想在tensorflow 2.6版本上使用GPU加速，您需要按照以下步骤进行操作：
1. 创建一个名为mytf的tensorflow环境，可以使用conda create命令，指定python版本为3.7。例如：conda create -n mytf python=3.7。
2. 安装tensorflow-gpu 2.6.0版本，可以使用conda install命令进行安装。例如：conda install tensorflow-gpu==2.6.0。
3. 检查系统中是否存在可用的GPU，可以使用tensorflow的config.list_physical_devices('GPU')方法进行检查。例如：import tensorflow as tf print('GPU', tf.config.list_physical_devices('GPU'))。
4. 将mytf环境添加到Jupyter Notebook中，可以使用python的ipykernel install命令进行添加。例如：python -m ipykernel install --user --name mytf --display-name "mytf"。

通过以上步骤，您就可以在tensorflow 2.6版本上使用GPU加速了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>