Tensorflow不使用带有jupyter的GPU (Windows)

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它可以在各种硬件平台上运行，包括GPU和CPU。在Windows操作系统上，如果你想在TensorFlow中使用GPU加速，但不使用带有Jupyter的GPU，你可以按照以下步骤进行设置：

1. 安装CUDA和cuDNN：首先，你需要安装NVIDIA的CUDA和cuDNN库。CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和API，而cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。你可以从NVIDIA官方网站下载适合你的CUDA和cuDNN版本，并按照它们的安装指南进行安装。
2. 安装TensorFlow：接下来，你需要安装TensorFlow。你可以通过pip命令在命令行中安装TensorFlow。在命令行中运行以下命令即可：
3. 安装TensorFlow：接下来，你需要安装TensorFlow。你可以通过pip命令在命令行中安装TensorFlow。在命令行中运行以下命令即可：
4. 这将会安装最新版本的TensorFlow。
5. 配置TensorFlow：安装完成后，你需要配置TensorFlow以使用GPU。在你的Python代码中，添加以下代码片段：
6. 配置TensorFlow：安装完成后，你需要配置TensorFlow以使用GPU。在你的Python代码中，添加以下代码片段：
7. 这将会启用TensorFlow的GPU支持，并设置GPU内存按需分配。
8. 验证GPU支持：最后，你可以编写一个简单的TensorFlow程序来验证GPU是否正常工作。例如，你可以创建一个简单的神经网络模型，并在训练过程中查看GPU的使用情况。
9. 验证GPU支持：最后，你可以编写一个简单的TensorFlow程序来验证GPU是否正常工作。例如，你可以创建一个简单的神经网络模型，并在训练过程中查看GPU的使用情况。
10. 运行这个程序时，你应该能够看到GPU被成功使用。

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