下载cuda、cudnn和tensorflow-GPU后如何import CuDNNLSTM

在下载并安装好CUDA、cuDNN和TensorFlow-GPU之后，您可以按照以下步骤导入`CuDNNLSTM`：

1. 首先，您需要导入TensorFlow模块：

import tensorflow as tf

2. 然后，您可以使用`tf.keras.layers.CuDNNLSTM`来创建一个具有CuDNN支持的LSTM层。例如：

model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.CuDNNLSTM(64, input_shape=(10, 32)))

在上面的代码中，我们使用`tf.keras.layers.CuDNNLSTM`创建了一个带有64个神经元的LSTM层，并指定了输入形状为`(10, 32)`。

请注意，`CuDNNLSTM`仅在使用GPU时才可用，并且需要将TensorFlow版本与安装的cuDNN版本匹配。如果您的TensorFlow版本与cuDNN版本不兼容，则无法使用`CuDNNLSTM`。您可以在TensorFlow官方文档中查看TensorFlow版本与cuDNN版本的兼容性。