GitHub上找到的案例一般会说明环境依赖，最好新建环境，按照说明搭建环境，不要用自己原来的环境乱改。（比如发现自己原来环境的TensorFlow根本就不是GPU版本）
这将安装一个套间！没有必要单独添加东西！
[En]
This will install a suite! There is no need to add things separately!
而pip install tensorflow_gpu==1.15
pip只会安装单独的包，不会装依赖！！！
检查自己的环境支不支持GPU
Tensorflow中查看GPU是否可用：
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
如果报错Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[768,768] and type float on /j
TensorFlow指定GPU运行程序
这条命令适用于命令行运行tensorflow程序的时候，指定gpu.
只需要在命令之前设置环境变量，简单来说比如原本程序是命令行运行pythontrain.py
假定这里gpu总共有八块，通过nvidia-smi查看发现5,6,7是空闲的（从0开始编号）
则运行命令修改为：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=5,6,7 python train.py
1、尝试重启机器，有可能好。
Original: https://blog.csdn.net/qq_43525676/article/details/124056521
Author: 不二当码农
Title: 安装TensorFlow_gpu后仍然不能使用GPU
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