我最近在搭建CNN模型时遇到了大麻烦——训练速度慢得离谱，每一步要花2秒！打开任务管理器一看，GPU使用率居然是0%，跑代码检测TensorFlow能识别的GPU数量，结果也是0。试了一堆办法都没解决，来这儿求助大家！

先说说我已经尝试过的所有排查步骤：

1. 一开始我查了资料，按照TensorFlow官方的源码安装要求，对应我装的TensorFlow版本配齐了指定的Python、CuDNN和CUDA版本，结果没用。
2. 后来看到Windows 11需要安装WSL2才能让TensorFlow正常调用GPU，我用PowerShell执行wsl --install一键装了WSL2，但问题还是没解决。
3. 接着我去检查并修改了环境变量里的路径，确认CUDA v12.5目录下的bin、include、lib文件夹都正确配置，依然没效果。
4. 最后我翻到一个GitHub的讨论帖，跟着里面的方法试了一遍，依然没能让TensorFlow识别到GPU。

我在VS Code里跑了这段检测GPU的代码：

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

输出结果是：

Num GPUs Available:  0

我的环境信息如下：

Tensorflow: 2.18.0
Python version: 3.12.8
CuDNN: 9.3
CUDA: 12.5
OS: Windows 11（已安装WSL2）

各个组件的安装方式：

• Python：从Python官方下载渠道安装
• CuDNN：NVIDIA官网下载的Windows x86_64平台对应CUDA 12的Tarball包
• CUDA：NVIDIA官网下载的Windows x86_64平台对应Windows 11的网络安装版exe
• WSL2：通过PowerShell执行wsl --install完成安装

补充一下：我在Google Colab上跑同样的检测代码，能正常识别到1个GPU。要是本地实在解决不了，可能只能转用Kaggle API或者Colab训练了，但还是想先把本地的问题搞定！

如果需要我的笔记本硬件规格或者其他细节信息，随时告诉我，谢谢大家！

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Frostie