TensorFlow CUDA 问题解决：`tf.test.is_built_with_cuda()` 返回 `False`

TensorFlow CUDA 问题解决：tf.test.is_built_with_cuda() 返回 False

如果你在 TensorFlow 中执行 tf.test.is_built_with_cuda() 并得到 False 的结果，这意味着你的 TensorFlow 安装没有支持 CUDA。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你的电脑上已经正确安装了 NVIDIA 的 GPU 驱动程序。 你可以从 NVIDIA 的官方网站上下载并安装适合你的 GPU 型号的驱动程序。

2. 确保你已经正确安装了 CUDA Toolkit。 CUDA Toolkit 是用于支持 GPU 计算的一个软件开发工具包。你可以从 NVIDIA 的官方网站上下载并安装适合你的 GPU 型号的 CUDA Toolkit 版本。

3. 检查你的 TensorFlow 安装方式。 如果你通过 pip 安装的 TensorFlow，确保你已经安装了适合你 CUDA Toolkit 版本的 TensorFlow。

4. 如果你之前使用了基于 CPU 的 TensorFlow 版本，你可能需要重新安装适合你 CUDA Toolkit 版本的 TensorFlow。

如果你已经按照上述步骤操作，但仍然无法找到解决方案，可能是因为你的 GPU 不支持 CUDA。在这种情况下，你只能使用基于 CPU 的 TensorFlow 版本，而不能使用 GPU 加速。