最近因为学习需要，所以在看别人的代码，但是发现有些教科书或是很久以前的代码都是在TF1.x的环境下编写的。而很多显卡例如Genforce系列在TF1.x中是无法派上用场的，因此需要安装TF2.x-gpu版本来运行代码，但是中间也遇到了很多问题：
系统：win11
cuda 11.2
tensorflow-gpu 2.6
下面来讲讲我的解决过程，首先在安装完对应版本的cuda和cudnn后，安装TF2.x-gpu后即可，但是会发现有诸多不兼容的地方，所以参考别人在Ubuntu环境下的解决方案给出自己在Win11环境下的流程。
首先，使用
import tensorflow as tf
import tensorflow.compat.v1 as tf
//使用上述语句来改用TF1.x
之后需要使用下述语句来禁用TF2.x新的特性
tf.disable_v2_behavior()
之后在运行时报错，“No module named tf_slim",而tf_slim是tensorflow1.x版本中的瘦身，因此在tf1.12以上的版本中似乎没有了，因此直接使用
pip install tf_slim
后成功解决！
成功解决后，报错处会显示No module named compat,但是实际上不影响运行，以上为在TF2.x环境下运行TF1.x代码的流程。
参考文章：
(17条消息) TensorFlow2运行TF1程序并解决GPU无法使用的问题_JeremyZhao1998的博客-CSD博客s
标签：
深度学习
tensorflow
本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_49932064/article/details/123044496
版权归原作者 Satya Vaswani 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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