问题：我一直尝试在 GPU 模式下运行 TensorFlow，但没有成功。当我运行以下代码来检查可用设备时：from tensorflow.python.client import device_libdef

问题：我一直尝试在 GPU 模式下运行 TensorFlow，但没有成功。当我运行以下代码来检查可用设备时：

from tensorflow.python.client import device_lib

def get_available_devices():
    local_device_protos = device_lib.list_local_devices()
    return [x.name for x in local_device_protos]

print(get_available_devices())

输出为：

['/device:CPU:0']

预期输出应该是：

['/device:CPU:0', '/device:GPU:0']

当我跑步时：

import tensorflow as tf

print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

输出为：

Num GPUs Available:  0

以下是我的规格：

• CUDA 版本：12.2
• cuDNN 版本：8.9.2
• GPU型号：Nvidia GeForce MX350
• 操作系统：Windows 11
• TensorFlow 版本：2.16.0

我已采取的步骤：

1. 已安装 CUDA 12.2
2. 下载并设置 cuDNN 8.9.2
3. 在环境变量中设置CUDA路径
4. 重启电脑

这里可能存在什么问题？我该如何解决它以确保 TensorFlow 识别并使用 GPU？