tensorflow2.0 cuda版本,tensorflow支持的cuda版本

　　检查张量流的版本和安装路径

　　进入计算机编程语言环境

　　导入张量流作为法国南部（French Southern Territories的缩写）

　　显示tf .__版本__ #版本

　　tf .__路径__ #显示安装路径

　　看张量流版本的另一个陶醉蜡烛

　　sudo pip3显示tensorflow-gpu # GPU版

　　sudo pip3显示张量流#非国家政治保卫局。参见国家政治保卫局版

　　看张量流版本的另一个陶醉蜡烛

　　$ python

　　python3.6.7(默认，2018年10月22日，11336032336017)。

　　键入"帮助"、"版权"、"配额"或"许可证"以获取更多信息。

　　fromtensorflow。python。clientimportdevice _ lib

　　设备_库。列表_本地设备（

　　2019-05-1821336036336053.492143:itensorflow/core/platform/CPU _ feature _ guard。抄送3360140]由您的cpusupportsininstructions是istensorflowbinary未编译使用：avx 2负责的信封/p 2019-05-182133360363336053.6060686333333333 stream _ executor/cuda/cuda _ GPU _ executor。cc 3360898]successfulmanodereadfromsysfshadnegative value，butheremutor

　　2019-05-1821336036336053.6073663360 itensorflow/core/common _ runtime/GPU/GPU _ device。找到了

　　名称：geforce MX 150主要型号：6次要型号：1内存时钟速率（千兆赫):1.341

　　PCI busid :000336001336000.0

　　总内存：1.96吉卜自由内存：1.27磅

　　2019-05-1821336036336053.6073823360 I张量流/核/公共_运行时/GPU/GPU _设备。抄送33601435]读取ving

　　2019-05-1821336036336053.8263503360 itensorflow/core/common _ runtime/GPU/GPU _ device。cc 3360923]设备

　　2019-05-1821336036336053.8263813360 itensorflow/core/common _ runtime/GPU/GPU _ device。cc 3360929]0

　　2019-05-1821336036336053.826383360 itensorflow/core/common _ runtime/GPU/GPU _ device。cc 3360942]

　　2019-05-1821336036336053.8264993360 itensorflow/core/common _ runtime/GPU/GPU _ device。cc 33601053]创建设备：GPU :0配1017兆字节内存(-物理GPU)设备：名称：GeForce MX150，PCIbusid3360000336001336000

　　设备类型：" CPU "

　　内存限制：268435456

　　位置{

　　}

　　化身：1057080042639158477

　　,名称："/设备：GPU :0 "

　　设备类型：“GPU”

　　内存限制：1067384832

　　位置{

　　总线标识：1

　　链接{

　　}