解决使用pycharm安装keras-tuner后tensorflow-gpu 2.5.0无法使用的问题

解决方法

以下是我的解决方法，亲测可行，不过有点麻烦。

创建新的环境,再次安装tensorflow-gpu 2.5.0，但在之前先安装keras-tuner

conda create -n new_tensorflow python=3.8

进入该环境

conda activate new_tensorflow

下载安装cudatoolkit和cudnn

conda install cudatoolkit=11.2
conda install cudnn=8.1

安装keras-tuner最新版

这里注意一定要使用命令行pip安装，不要在pycharm里安装！！！！！

pip install keras-tuner

安装tensorflow-gpu 2.5.0

pip install tensorflow-gpu==2.5.0

等待后，验证是否安装成功，输入python，进入python对话框

python

import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()

成功后的打印结果。

至此，问题已解决

-------------------------------------------------- 踩坑过程

最近想使用keras-tuner优化网络的超参数，但是我在pycharm安装完keras-tuner后，按照keras-tuner官网（https://keras.io/keras_tuner/）给出的事例代码写好程序，满怀期待想要看到结果，运行后却发现报错：
ImportError: cannot import name ‘tf2’ from ‘tensorflow.python’ (unknown location)
苦恼不已，一开始我以为是keras_tuner安装失败，后来搜索报错提示后发现是因为Keras版本和Tensorflow版本不对，我的初步想法是Keras_tuner版本和我当前的tensorflow-gpu2.5.0版本不对应，我找遍了全网也没找到这两者的对应关系，无奈只好删除之前辛辛苦苦创建好的tensorflow-gpu2.5.0的环境，再次利用Anaconda Navigator创建了一个新的环境，查看cudatoolkit、cudnn和tensorflow-gpu 2.5.0的对应关系。

查看版本驱动

nvida-smi

结果图

cudatoolkit、cudnn和tensorflow-gpu 2.5.0的对应关系

安装好了tensorflow-gpu2.5.0后，我再次在pycharm中安装低版本keras-tuner 1.0.3，安装完毕，再次运行程序，依旧报错。

ImportError: cannot import name ‘tf2’ from ‘tensorflow.python’ (unknown location)

问题原因

输入conda list

conda list

发现我的环境里居然有两个版本的tensorflow，一个是tensoeflow-gpu2.5.0 还有一个是tensorflow 2.3.0。

问题就在这里
其实在pycharm里安装keras-tuner是，查看详情会发现，它会自动帮你安装tensorflow 2.3.0
于是，我再次创建新的环境，以防万一，在安装tensorflow之前，安装keras-tuner。

备注

安装cudatoolkit、cudnn之前，一定要查看对应关系，本人安装的是tensorflow-gpu 2.5.0版本的。

其他的解决方案（本人没用到）

在github上查到的。

我目前的修复：

安装keras-tuner's依赖项：

terminaltables==3.1.0
tabulate==0.8.6
tqdm==4.41.1
colorama==0.4.3

然后安装 keras-tuner：

pip install -U --no-deps keras-tuner

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