解决方法
以下是我的解决方案，个人测试是可行的，但有点麻烦。
[En]
The following is my solution, personal test is feasible, but it is a bit troublesome.
创建新的环境,再次安装tensorflow-gpu 2.5.0，但在之前先安装keras-tuner
conda create -n new_tensorflow python=3.8
进入该环境
conda activate new_tensorflow
下载安装cudatoolkit和cudnn
conda install cudatoolkit=11.2
conda install cudnn=8.1
安装keras-tuner最新版
这里注意一定要 使用命令行pip安装，不要在pycharm里安装！！！！！
pip install keras-tuner
安装tensorflow-gpu 2.5.0
pip install tensorflow-gpu==2.5.0
等待后，验证是否安装成功，输入python，进入python对话框
python
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
成功后的打印结果。
至此，问题已解决
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踩坑过程
最近想使用keras-tuner优化网络的超参数，但是我在pycharm安装完keras-tuner后，按照keras-tuner官网（https://keras.io/keras_tuner/）给出的事例代码写好程序，满怀期待想要看到结果，运行后却发现报错：
ImportError: cannot import name ‘tf2’ from ‘tensorflow.python’ (unknown location)
苦恼不已，一开始我以为是keras_tuner安装失败，后来搜索报错提示后发现是因为Keras版本和Tensorflow版本不对，我的初步想法是Keras_tuner版本和我当前的tensorflow-gpu2.5.0版本不对应，我找遍了全网也没找到这两者的对应关系，无奈只好删除之前辛辛苦苦创建好的tensorflow-gpu2.5.0的环境，再次利用Anaconda Navigator创建了一个新的环境，查看cudatoolkit、cudnn和tensorflow-gpu 2.5.0的对应关系。
查看版本驱动
nvida-smi
结果图
cudatoolkit、cudnn和tensorflow-gpu 2.5.0的对应关系
安装好了tensorflow-gpu2.5.0后，我再次在pycharm中安装低版本keras-tuner 1.0.3，安装完毕，再次运行程序，依旧报错。
ImportError: cannot import name ‘tf2’ from ‘tensorflow.python’ (unknown location)
问题原因
输入conda list
conda list
发现我的环境里居然有 两个版本的tensorflow，一个是tensoeflow-gpu2.5.0 还有一个是tensorflow 2.3.0。
问题就在这里
其实在pycharm里安装keras-tuner是，查看详情会发现，它会自动帮你安装tensorflow 2.3.0
于是，我再次创建新的环境，以防万一，在安装tensorflow之前，安装keras-tuner。
备注
安装cudatoolkit、cudnn之前，一定要查看对应关系，本人安装的是tensorflow-gpu 2.5.0版本的。
其他解决方案(我没有使用它们)
[En]
Other solutions (I didn’t use them)
在github上查到的。
我目前的修复：
安装keras-tuner's依赖项：
terminaltables==3.1.0
tabulate==0.8.6
tqdm==4.41.1
colorama==0.4.3
然后安装 keras-tuner：
pip install -U --no-deps keras-tuner
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创作不易，如对您有用，给个赞再走。
Original: https://blog.csdn.net/qq_40276043/article/details/124007945
Author: 尘_歌
Title: 解决使用pycharm安装keras-tuner后tensorflow-gpu 2.5.0无法使用的问题
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