无法在jupyter-notebook内的GPU上运行Tensorflow

在jupyter-notebook内无法直接在GPU上运行Tensorflow是因为jupyter-notebook默认只能在CPU上运行代码。然而，我们可以通过一些步骤来配置jupyter-notebook以在GPU上运行Tensorflow。

首先，确保你已经正确安装了NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包。然后，按照以下步骤进行配置：

1. 安装Tensorflow-GPU：在命令行中运行以下命令来安装Tensorflow-GPU：pip install tensorflow-gpujupyter notebook --generate-config这将在你的用户目录下生成一个名为jupyter_notebook_config.py的配置文件。
2. 配置jupyter-notebook：打开终端并运行以下命令来生成jupyter-notebook的配置文件：
3. 编辑配置文件：使用文本编辑器打开jupyter_notebook_config.py文件，并找到以下行：# c.NotebookApp.notebook_dir = '' # c.NotebookApp.ip = 'localhost' # c.NotebookApp.port = 8888取消注释并修改这些行，使其变为：c.NotebookApp.notebook_dir = '/your/notebook/directory' c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0' c.NotebookApp.port = 8888将/your/notebook/directory替换为你希望jupyter-notebook打开的目录。
4. 保存并关闭配置文件。
5. 启动jupyter-notebook：在终端中运行以下命令来启动jupyter-notebook：jupyter-notebook你将看到类似以下的输出：[I 12:34:56.789 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /your/notebook/directory [I 12:34:56.789 NotebookApp] Jupyter Notebook 6.0.3 is running at: [I 12:34:56.789 NotebookApp] http://localhost:8888/
6. 在浏览器中访问jupyter-notebook：打开浏览器并访问输出中提供的URL，例如http://localhost:8888/。

现在，你应该能够在jupyter-notebook中使用GPU来运行Tensorflow了。可以通过以下代码来验证是否成功：

import tensorflow as tf
print(tf.test.gpu_device_name())

如果输出类似于/device:GPU:0，则表示Tensorflow成功在GPU上运行。

请注意，以上步骤假设你已经正确安装了NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包，并且你的系统支持GPU加速。如果你遇到任何问题，请参考Tensorflow和jupyter-notebook的官方文档进行故障排除。