tensorflow-gpu 2.10中keras不存在

回答: 在tensorflow-gpu 2.10版本中，keras已经被整合到tensorflow中，不再作为独立的库存在。因此，在导入tensorflow时，可以直接使用tensorflow.keras模块来使用keras相关功能。\[2\] 你可以通过以下代码来测试tensorflow-gpu是否可用并查看GPU设备列表：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.test.is_gpu_available())
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

这段代码会输出tensorflow的版本号，以及一个布尔值表示GPU是否可用，以及GPU设备列表。如果输出中显示GPU可用，并且列表中有GPU设备，则说明tensorflow-gpu已经成功安装并可用。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [最精简：windows环境安装tensorflow-gpu-2.10.1](https://blog.csdn.net/xrinosvip/article/details/130308369)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [tensorflow-gpu下载（CUDA,cudnn）与使用时GPU情况查看](https://blog.csdn.net/weixin_45747396/article/details/121598615)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]