安装tensorflow_gpu 2.3.0及不能调用GPU的解决方案

1.首先在conda中创建一个环境

我这里命名为tf2_3_gpu（这里的安装的前提条件是安装好了anaconda ，以及cuda的版本为10.2）
start+R,输入cmd打开命令行界面

conda  create -n tf2_3_gpu python =3.7

激活环境

activate tf2_3_gpu

2 安装tensorflow_gpu2.3.0的两种方法：

2.1 直接在命令行用pip安装

pip install tensorflow_gpu==2.3.0

这种方式有时候受限于网速，在我电脑上安装的速度太慢了，于是我选用的第二种方式。

2.2 在清华源上下轮子进行安装

直接搜索tensorflow_gpu2.3.0选择清华源下载轮子，或者直接进网址：Links for tensorflow-gpu (tsinghua.edu.cn)
)
选择需要安装的版本，我这里选择的是

这里按照安装的python版本自己选择。

• 找到自己轮子的下载路径，用pip直接安装轮子

  
  

3.测试是否安装成功

• 使用pip安装ipython

pip install ipython

查看一下ipython是否安装成功

显示已经安装好了。

• 利用ipython查看tensorflow是否成功
  
  在调用gpu的时候显示false，说明还没有安装好，在报错中发现是缺少了一个cudart64_101.dll文件（用轮子装时我碰见过几次了），解决方法时在网上下载一个 cudart64_101.dll文件，然后贴到指定的目录下，我这里的目录是C:\Users\zlyx1\.conda\envs\tf2_3_gpu\Library\bin。
  然后重新查看，发现此时gpu可以使用了。