无法使用tensorflow访问GPU -gpu 1.8.0 conda包
无法使用tensorflow访问GPU可能是由于以下几个原因导致的：
- 驱动程序问题：首先，确保你的计算机上已经安装了适当的GPU驱动程序，并且驱动程序已经正确安装和配置。你可以从GPU制造商的官方网站上下载和安装最新的驱动程序。
- CUDA和cuDNN版本不匹配：tensorflow需要与CUDA和cuDNN版本匹配才能正常访问GPU。请确保你安装了与你的tensorflow版本兼容的CUDA和cuDNN版本。你可以在tensorflow官方文档中找到与不同tensorflow版本兼容的CUDA和cuDNN版本的列表。
- tensorflow安装问题：如果你使用的是conda包管理器安装的tensorflow，可能是conda环境配置有问题。你可以尝试重新创建一个新的conda环境，并在新环境中安装tensorflow。
- GPU内存不足：如果你的GPU内存不足以支持tensorflow的运行，可能会导致无法访问GPU。你可以尝试减少模型的大小或者使用更高内存的GPU。
如果你遇到无法使用tensorflow访问GPU的问题，可以尝试以下解决方法：
- 检查驱动程序：确保你的计算机上已经安装了适当的GPU驱动程序，并且驱动程序已经正确安装和配置。
- 检查CUDA和cuDNN版本：确保你安装了与你的tensorflow版本兼容的CUDA和cuDNN版本。
- 重新创建conda环境：尝试重新创建一个新的conda环境，并在新环境中安装tensorflow。
- 检查GPU内存：确保你的GPU内存足够支持tensorflow的运行，如果内存不足，可以尝试减少模型的大小或者使用更高内存的GPU。
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