tensorflow1.15 gpu版本安装

为了安装TensorFlow 1.15的GPU版本，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您的计算机上已经安装了合适的NVIDIA显卡驱动程序，并且驱动程序的版本符合TensorFlow 1.15所需的要求。您可以在NVIDIA的官方网站上找到最新的显卡驱动程序。

2. 接下来，安装CUDA Toolkit。TensorFlow 1.15需要与特定版本的CUDA兼容。您可以在TensorFlow的官方网站上找到与TensorFlow 1.15兼容的CUDA版本，并按照官方文档中的指示进行安装。

3. 安装cuDNN。cuDNN是一个加速深度神经网络的库，TensorFlow依赖于它来实现GPU加速。您需要根据所使用的CUDA版本下载并安装与之兼容的cuDNN版本。cuDNN可以在NVIDIA的官方网站上找到并下载。

4. 确保您的Python环境已经设置好，并且已经安装了pip。

5. 打开命令行终端，并使用以下命令安装TensorFlow 1.15的GPU版本：

   pip install tensorflow-gpu==1.15

6. 等待安装完成。安装过程可能需要一些时间，具体取决于您的网络速度和计算机性能。

7. 安装完成后，您可以在Python环境中导入TensorFlow并使用以下命令来检查GPU是否可用：

   import tensorflow as tf
   tf.test.is_gpu_available()

请注意，安装TensorFlow的GPU版本需要一些额外的设置和依赖项。如果您遇到任何问题，请参考TensorFlow的官方文档或在相关的开发者社区中寻求帮助。