在官网上找到这个表格，因为自己的电脑一直配置的11.2的cuda，所以也不想换，最好就是安装一般能适应该版本的tensorflow，我配置了python3.8的环境，然后进行

pip install tensorflow-gpu==2.6

回车就会自动从清华镜像上进行下载安装了 ，这里的清华镜像要自己配置，或者在安装命令后面加上镜像网址也是可以的，具体操作，我就不赘述了，可以百度看看。

此外，如何知道有没有正确训练的时候使用了GPU，更直观的就是训练打印的过程的速度啦。gpu很快的。另一个办法就是打开cmd，输入nvidia-smi，回车

C (Compute):C状态表示进程主要使用GPU的计算能力(CUDA核心)。表示进程正在进行计算密集型任务,如深度学习训练、科学计算等。 可以看到对应的工程，以及GPU明显的使用率变大。

还有其它命令行打印的方法，这里不在赘述，我本人比较喜欢这种方式，直观一些。