tensorflowgpu安装验证

### 验证 TensorFlow GPU 安装成功的几种方法

#### 方法一：通过 Python 脚本验证
可以通过编写简单的 Python 脚本来确认 TensorFlow 是否能够识别并利用 GPU。

import tensorflow as tf

print('GPU Available:', tf.test.is_gpu_available())
a = tf.constant(2.)
b = tf.constant(4.)
result = a * b
print(result)

如果 `tf.test.is_gpu_available()` 返回 True，则表示 TensorFlow 已经成功配置了 GPU 支持[^1]。此外，当运行乘法操作时，如果没有报错并且正常输出结果，进一步证明 GPU 加速功能可用。

#### 方法二：命令行执行脚本文件
另一种方式是在命令提示符或终端中直接调用包含上述代码片段的 `.py` 文件来测试安装情况：

D:\path\to\your\script> python test_tensorflow_gpu.py

注意观察控制台日志中的设备映射信息；如果有类似于 "Device mapping:" 的消息，并列出了 GPU 设备而非仅显示 CPU 或者没有任何已知设备的信息，则说明 GPU 设置无误[^2]。

#### 注意事项
在调整开发环境中涉及软件包更新或其他变更的过程中，务必小心处理以防止意外替换掉现有的 GPU 版本 TensorFlow 为不带 GPU 支持的标准版[^3]。