Python 我不可能用GeForce GTX 770获得tensorflow 2 gpu吗

我正在用TensorFlow 2制作这个物体探测器，我想获得更好的性能，因为目前，我的速度大约为0.09 fps！我听说GPU比CPU快很多，但我似乎遇到了问题。首先，我尝试通过执行pip install TensorFlow GPU==2.0.0-rc1安装TensorFlow 2 GPU，但当我运行代码时，它说：

2020-07-11 02:06:31.469406: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'; dlerror: cudart64_101.dll not found
2020-07-11 02:06:31.475096: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cublas64_10.dll'; dlerror: cublas64_10.dll not found
2020-07-11 02:06:31.481287: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cufft64_10.dll'; dlerror: cufft64_10.dll not found
2020-07-11 02:06:31.486505: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'curand64_10.dll'; dlerror: curand64_10.dll not found
2020-07-11 02:06:31.492196: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cusolver64_10.dll'; dlerror: cusolver64_10.dll not found
2020-07-11 02:06:31.498517: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cusparse64_10.dll'; dlerror: cusparse64_10.dll not found
2020-07-11 02:06:31.503502: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cudnn64_7.dll'; dlerror: cudnn64_7.dll not found

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所以我去看了看，发现我需要安装一个叫做Cuda的东西，但当我检查TensorFlow 2时，只接受具有Cuda®计算能力3.5或更高的NVIDIA®GPU卡，如果你看的话，GeForce GTX 770有一个3.0。我曾尝试安装Cuda 10，但它总是给我错误。那我该怎么办？我是否必须降级Tensorflow，或者是否有一个解决办法来获得GeForce GTX 770的Tensorflow 2 GPU？顺便说一句，我正在使用Windows 10。

根据此（），您可能无法使用cuda compute capability 3.5。在这种情况下，可以降级tensorflow版本。根据您的使用情况，您可以使用云服务，或者如果只是为了一个简短的项目/研究，您可以使用像谷歌这样的免费服务colab@SajanGohil那我该怎么做呢？我是否需要先查找降级版本，然后安装它，然后安装Cuda 3.0？支持3.0的TensorFlow的最新版本是什么？我不确定，您需要根据此TensorFlow文档（）和此堆栈溢出答案（）查看ITA的文档，您可能必须将

TensorFlow版本

降级为

1.12-GPU

，因为它支持

3.0的计算能力。或者，您可能必须根据此链接（）将
GPU
升级到
GeForce GTX 780
或更高版本，才能使用
更高版本的Tensorflow
。谢谢根据this（），您可能无法使用cuda compute capability 3.5。在这种情况下，可以降级tensorflow版本。根据您的使用情况，您可以使用云服务，或者如果只是为了一个简短的项目/研究，您可以使用像谷歌这样的免费服务colab@SajanGohil那我该怎么做呢？我是否需要先查找降级版本，然后安装它，然后安装Cuda 3.0？支持3.0的TensorFlow的最新版本是什么？我不确定，您需要根据此TensorFlow文档（）和此堆栈溢出答案（）查看ITA的文档，您可能必须将
TensorFlow版本
降级为
1.12-GPU
，因为它支持
3.0的计算能力。或者，您可能必须根据此链接（）将
GPU
升级到
GeForce GTX 780
或更高版本，才能使用
更高版本的Tensorflow
。谢谢