为什么在anaconda powershell prompt中建立虚拟环境test,安装了TensorFlow,并且可以使用Gpu在jupyter notebook中使用import TensorFlow，无法使用gpu

可能是没有正确配置CUDA和cuDNN的问题。请检查以下步骤：

1. 确认你的 GPU 支持 CUDA。可以在 NVIDIA 官网上查看。

2. 安装 CUDA。可以在 NVIDIA 官网上下载。

3. 安装 cuDNN。可以在 NVIDIA 官网上下载。

4. 配置环境变量。将 CUDA 和 cuDNN 的路径添加到 PATH 环境变量中。

5. 安装 TensorFlow GPU 版本。可以使用 pip install tensorflow-gpu 命令来安装。

6. 在代码中指定使用 GPU。在 TensorFlow 代码中，可以使用以下代码指定使用 GPU：

import tensorflow as tf
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

如果上述步骤都正确配置好了，但是还是无法使用 GPU，可能是因为当前 GPU 被其他程序占用了。可以尝试关闭其他程序，或者重启电脑再试。

相关问题

为什么在anaconda powershell prompt中建立虚拟环境test,安装了TensorFlow,在jupyter notebook中却无法使用import TensorFlow，并且无法使用gpu

可能是因为在 Anaconda Powershell Prompt 中创建的虚拟环境并没有在 Jupyter Notebook 中激活。你可以尝试以下步骤来解决这个问题：

1. 打开 Anaconda Powershell Prompt，进入你的虚拟环境 test。

2. 在虚拟环境中安装 Jupyter Notebook。

conda install jupyter notebook

3. 激活虚拟环境。

activate test

4. 打开 Jupyter Notebook。

jupyter notebook

5. 在 Jupyter Notebook 中创建一个新的 Python3 笔记本，然后尝试导入 TensorFlow。

如果你想在 Jupyter Notebook 中使用 GPU，你需要确保在虚拟环境中已经安装了相应的 GPU 版本的 TensorFlow，并且你的系统也正确地安装了 CUDA 和 cuDNN。你可以在 TensorFlow 的官方网站上找到相应的安装指南。

建立Tensorflow-gpu环境 在Anaconda的Prompt的窗口中建立Tensorflow-gpu环境失败

建立Tensorflow-gpu环境需要满足以下条件：

1.安装NVIDIA显卡驱动并支持CUDA

2.安装CUDA Toolkit

3.安装cuDNN

如果以上条件满足，可以按照以下步骤建立Tensorflow-gpu环境：

1.打开Anaconda Prompt窗口

2.输入以下命令创建Tensorflow-gpu环境：

conda create -n tensorflow-gpu python=3.6 tensorflow-gpu

3.按照提示进行安装

如果Anaconda Prompt窗口中建立Tensorflow-gpu环境失败，可能是由于以下原因：

1.系统缺少必要的驱动和软件

2.网络连接不稳定导致下载和安装失败

3.输入的命令有误

建议检查系统配置和网络连接，重新尝试以上步骤。如果还是无法建立环境，请参考Tensorflow官方文档或咨询相关技术支持。