1、机器环境说明：

     CPU：i5-7300HQ

     GPU：NVIDIA GeForce GTX 1050

1、查询对应版本链接： 在 Windows 环境中从源代码构建  |  TensorFlow

tensorflow-gpu1安装教程 ：windows10 显卡GTX1050安装tensorflow-gpu教程以及Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系（GPU版本）_未见青山老。的博客-CSDN博客_gtx1050对应cuda

２、本机版本

 python3.9，=> tensorflow-gpu-2.6.0=>cuda11.2，因此cuda需要升级

 3、安装cuda11.2 链接： CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

 下载完成cuda_11.2.0_460.89_win10.exe

4、CUDA装好之后，到官网下载cuDNN，地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

在下载cuDNN时，需要注册，这里用邮箱注册一下就行。

 将cuDNN解压并重新命名为cuDNN

添加环境变量置顶：

5、安装tensorflow-gpu2.6.0 ,whl已经下载好 地址：使用 pip 安装 TensorFlow

pip install tensorflow_gpu-2.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl

 测试

 python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

参考了网上的各种教程，在本机系统安装的，没有安装虚拟环境