tf.test.is_gpu_available()报错false的解决方案

cuda，cudnn，tensorflow安装之后调用tf.test.is_gpu_available()之后出现false的解决方案

这里一定要安装对应的cuda，cudnn，tensorflow版本，如果版本不匹配就极有可能报错。

cuda 10.0 cudnn7.4.2 tensorflow-gpu-2.0.0我这里用的是这一套版本安装之后是没有问题的。具体的安装cuda，cudnn操作如下网址

所有的安装完成之后，操作如下

1. 打开cmd
2. 输入ipython
3. 进入ipython环境
4. 输入“import tensorflow as tf”
5. 输入“tf.test.is_gpu_available()”
6. 输出"True"表示成功

运行结果如下：

`

运行结果如下：

可以看出gpu的速度非常之快。

转载于：https://blog.csdn.net/qq_39696016/article/details/108576851