问题描述
虽然jupyter上能后直接运行代码，但是默认是使用的cpu，我的电脑支持GPU，虽然也安装了tensorflow-gpu，但是运行的时候没有使用上。网上找了很多办法， 最后解决，做个记录。
原因分析：
我安装了anacnda，所以我本来打算在conda上面去安装tensorflow-gpu，但是好像没有什么用，后面才发现，不是没用，是没用对。
解决方案：
在环境这里，创建了一个tensorflow-gpu，然后要在右侧的channel里面选择uninstalled，把tensorflow-gpu安装好。教程网上有，这么不赘述。
之后，您可以使用此处的步骤进行配置。
[En]
After that, you can use the steps here for configuration.
https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543
https://blog.csdn.net/weixin_43355451/article/details/96487678
activative tensorflow-gpu很重要，当你再conda里面激活以后，就会看到账号变了，一开始默认的是base，
激活以后目录会变成tensorflow-gpu
再这里去启动jupyter notebook
然后使用这个代码去试试看，如果返回的数据包含了gpu版本，那就能使用。
用with tf.device(‘/gpu:0’): 去调用GPU运行程序。可以自行找一个训练数据，看看cpu和gpu的速度区别。
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"
with tf.device('/gpu:0'):
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
hello=tf.constant('Hello,TensorFlow')
config=tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9
sess=tf.compat.v1.Session(config=config)
print(sess.run(hello))
对了，还有一个问题，是安装tensorflow-gpu的时候遇到的，报错的是
conda-repo-cli 1.0.4 requires pathlib which is not installed
/一开始是直接去pip install pathlib，但是还是报错，后面发现，可以去anaconda上安装这个，
因为在pip上没法安装，一直报错，这个安装后就没报错了。
这篇文章引用了两位博主之间的链接来表达敬意。
[En]
The article quoted a link between the two bloggers to pay tribute.
Original: https://blog.csdn.net/m0_67394360/article/details/123604332
Author: 免费的东西
Title: jupyter notebook上使用GPU运行程序
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