Python Tensorflow 2.0列出了物理设备和x27；我没有检测到我的GPU

我最近在我的计算机上安装了tensorflow 2.0，但当我尝试在我的GPU上运行它时，Jupyter或Vitual Studio代码上的函数

tf.config.experimental.list\u物理设备（'GPU'）

会返回一个空数组。你知道为什么吗

我的设置：

physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
print(physical_devices)
if physical_devices:
  tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

计算机：MSI

处理器：英特尔（R）核心（TM）i7-8750H处理器@2.220GHz

GPU 0:Intel（R）UHD图形630

GPU:NVIDIA GeForce GTX 1060

Python:ananconda3和Python 3.7

Tensenflow 2.0安装时附带

pip安装tensorflow

我的测试代码：

physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
print(physical_devices)
if physical_devices:
  tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

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提前感谢！：）

在这里提供解决方案（答案部分），即使为了社区的利益，它出现在评论部分

您可以尝试

pip安装tensorflow

，而不是

pip安装tensorflow-gpu

，或者只需删除

tensorflow

，然后

安装“tensorflow-gpu

即可解决您的问题

安装Tensorflow GPU后，您可以按以下方式检查GPU

physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
print(physical_devices)
if physical_devices:
  tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

输出：

[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]

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升级对我来说很有效

pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

搜索的设备名称必须是“XLA\U GPU”，并且不会使用单独的“GPU”搜索词进行响应。但在设置“XLA”GPU不支持的内存增长时，它也引发了另一个错误。

您是否尝试过“pip3安装-升级tensorflow GPU”或只是删除tensorflow，然后安装“tensorflow GPU”？