如何检查TensorFlow是否为GPU版本并检查GPU是否可用

要检查TensorFlow是否为GPU版本，您可以在Python环境中执行以下命令：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.test.is_gpu_available())

第一行导入了TensorFlow库，然后打印了其版本信息。第二行则检查了当前环境下是否有可用的GPU。如果tf.test.is_gpu_available()返回True，则表示您有可用的GPU，并且您正在使用GPU版本的TensorFlow。如果返回False，则表示您没有可用的GPU，或者您正在使用的是CPU版本的TensorFlow。
如果您发现没有可用的GPU，您可能需要检查您的硬件配置。TensorFlow GPU版本仅支持NVIDIA的显卡。您需要确保您的显卡是NVIDIA的，并且已经安装了正确的驱动程序。
另外，您也可以通过安装并运行一些GPU加速的深度学习框架（如PyTorch或MXNet）来检查GPU是否可用。如果这些框架能够在您的系统上正常运行，那么您的GPU应该是可用的。
请注意，要使用TensorFlow的GPU版本，您需要安装与您的显卡兼容的CUDA和cuDNN。如果您在安装或配置过程中遇到问题，可能需要查阅相关的文档或寻求专业的技术支持。