怎么看tensorflow-gpu版本

要查看tensorflow-gpu版本，可以在Python交互式环境中输入以下代码：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

如果你已经安装了tensorflow-gpu，那么输出的版本号前面应该带有"GPU"字样，例如"2.4.1"版本的输出应该是"2.4.1-GPU"。如果输出的版本号没有"GPU"字样，那么说明你安装的是普通的tensorflow版本，没有启用GPU加速。

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tensorflow-gpu版本

根据引用，可以使用以下命令安装tensorflow-gpu版本2.10.0:

pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

根据引用，可以在ipython交互控制台中输入以下代码来检查tensorflow-gpu是否可用:

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

至于tensorflow-gpu的版本变迁和其他特性，请参考引用中的描述。

TensorFlow -gpu版本

### 安装和配置 TensorFlow GPU 版本

#### 创建并激活虚拟环境
为了确保 TensorFlow 能够顺利安装并与特定版本的 CUDA 和 cuDNN 配合工作，建议在一个独立的 Python 环境中进行操作。可以使用 `conda` 或者 `venv` 来创建这个隔离环境。

对于 conda 用户来说，可以通过如下命令来建立一个新的环境：

conda create -n tensorflow_env python=3.x
conda activate tensorflow_env

而对于 venv 用户，则应执行以下指令：

python -m venv tensorflow-env
source tensorflow-env/bin/activate  # Linux or macOS
.\tensorflow-env\Scripts\activate    # Windows

#### 安装必要的依赖项
在安装 TensorFlow-GPU 之前，还需要确认已经正确设置了 NVIDIA 显卡驱动程序以及相应的 CUDA 工具包和 cuDNN 库。这些组件的具体版本需匹配所选 TensorFlow 的需求[^1]。

一旦上述准备工作完成之后，就可以通过 pip 命令轻松地获取最新发布的稳定版 TensorFlow-GPU:

pip install tensorflow-gpu

如果遇到任何兼容性问题或者想要指定某个具体版本号的话，也可以采用下面的方式来进行精确控制：

pip install tensorflow-gpu==2.y.z  # 将 y 和 z 替换成期望的小版本号

#### 测试 TensorFlow 是否能够识别 GPU 设备
成功安装完毕后，可通过简单的几行代码验证 TensorFlow 对本地 GPU 支持情况：

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

这段脚本会打印出当前系统中有多少个可用的 GPU 设备给 TensorFlow 使用。如果有至少一块显卡被检测到，那么就意味着 TensorFlow 成功启用了 GPU 加速功能[^3]。