TensorFlow2.2.0无法用GPU且提示缺少cudart64_101.dll的解决办法(本人已解决)

在用TensorFlowGPU版本训练模型时，运行后发现电脑跳过跳过了GPU，用的CPU运行，这时运行速度会非常慢.虽然能够运行，但是会弹出错误：缺少cudart_101.dll，所这个文件没有找到。其实这个问题的根本原因是：下载的TensorFlow和CUDA不匹配，比如TensorFlow2.2.0系列的应该和CUDA10.1匹配，好像TensorFlow2.3.0系列才会匹配CUDA10.2(我的另外的电脑用的2.3.0版本就不会有这个问题，虽然看官网说2.3.0也是适配10.1)。如果仔细观察，你会发现这个cudart64_101.dll是CUDA10.1里面的，10.2版本的更高(好像是cudart64_102.dll），解决方案也非常简单，那就是下载cudart64_101.dll，将其放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin路径中，这样就OK了。
如果不出意外，这个dll安装好了，运行后会出现另外一个问题，提示缺少cudnn64_7.dll文件(400多MB)，原因很简单，TensorFlow2.2.0对应的是CUDA10.1的，前面提出的这2个文件都是基于10.1的，因此，缺少那个文件，就添加哪个文件即可。这样就可以用GPU版本了，速度有了很大提升。
如果不想下载这两个文件，那么就将TensorFlow的版本提升至2.3.0或者以上，当然要匹配CUDA。
所需要文件：
链接：https://pan.baidu.com/s/1hDiwYX-XZ9N_oEIQQwJ0Wg
提取码：97xc