各位大佬好，我之前因为用的是AMD显卡，一直只能靠CPU跑TensorFlow训练模型，最近刚入了RTX 5060 Ti 16GB，结果折腾了好几天都没法让TF用上GPU，实在没辙了来求助！

我的硬件和系统配置：

• CPU: Ryzen 7 5700x
• 内存: 32GB DDR4 3200
• 显卡: RTX 5060 Ti 16GB
• 存储: NVME Gen3 1TB
• 系统: Windows 11 23H2
• Python版本: 3.10

我已经尝试过的操作： #

1. Windows原生Anaconda环境配置：
   新建了Python3.10的conda环境，装了tensorflow、matplotlib、opencv这些常用库，还按照指引装了cudatoolkit=12.3和cudnn=8.9，但启动训练后还是用CPU，任务管理器里GPU占用几乎为0。
2. 尝试匹配TF版本：
   网上说最新TF在Windows上可能有兼容问题，我就试了装2.15.0版本，但TF输出显示根本没带CUDA编译，识别不到GPU。
3. 切换WSL Ubuntu环境：
   跟着教程开了WSL用Ubuntu控制台配置，结果还是一样，TF依旧识别不到GPU。
4. 错误的安装尝试：
   之前听AI说要装tensorflow-cuda2.15.0，执行命令后直接报错找不到包。

遇到的具体错误信息： #

1. pip安装错误：

   python -m pip install --no-cache-dir tensorflow-cuda2.15.0
   ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow-cuda2.15.0 (from versions: none)
   ERROR: No matching distribution found for tensorflow-cuda==2.15.
   

2. TensorFlow运行时输出（Windows和WSL环境下结果一致）：

   TF 2.15.0 Built with CUDA: False GPUs: []
   

   更详细的构建信息：

   TF: 2.15.0
   Built with CUDA: False
   Physical GPUs: []
   TF build info: {
    "is_cuda_build": false,
    "is_rocm_build": false,
    "is_tensorrt_build": false,
    "msvcp_dll_names": "msvcp140.dll,msvcp140_1.dll"
   }
   

我用的环境配置命令（Windows原生）： #

conda create -n tf_gpu_py310 python=3.10 -y
conda activate tf_gpu_py310
conda install -c conda-forge cudatoolkit=12.3 cudnn=8.9 -y
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
python -m pip install --no-cache-dir tensorflow==2.15.0
python -c "import tensorflow as tf; print('TF',tf.__version__); print('Built with CUDA:', tf.test.is_built_with_cuda()); print('GPUs:', tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

现在的核心问题就是：不管怎么配，TensorFlow都显示没带CUDA编译，识别不到我的RTX 5060 Ti，一直用CPU跑。试过AI推荐的方法、看了好几个YouTube教程都没用，有没有大佬能帮我排查下问题出在哪？感激不尽！