win10下:
安裝后import tensorflow出錯：tensorflow/python/lib/core/bfloat16.cc:675] Check failed: PyBfloat16_Type.tp_base != nullptr
只需numpy升級即可： pip insall numpy --upgrade
https://blog.csdn.net/u014357799/article/details/84106349
首先確認顯卡驅動是否需要升級 ： http://www.gongyesheji.org/?p=951
更新顯卡驅動版本更新為最新，或者在安裝CUDA的時候卸載掉之前有的nvidia GeForce Experience，然后使用CUDA的安裝包重新裝一次。有時候因為
CUDA的安裝包里面含有顯卡驅動程序。我個人是刪掉所有顯卡驅動之后重裝的，如果你之前安裝了CUDA發現提示說
status： CUDA DRIVER VERSION is insufficient for cuda runtime version 的報錯，其原因是因為顯卡驅動的版本過低，在此附上英偉達CUDA最低支持的顯卡驅動版本對應表：
| CUDA Toolkit | Linux x86_64 Driver Version | Windows x86_64 Driver Version |
|---|---|---|
| CUDA 10.1.105 | >= 418.39 | >= 418.96 |
| CUDA 10.0.130 | >= 410.48 | >= 411.31 |
| CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1) | >= 396.37 | >= 398.26 |
| CUDA 9.2 (9.2.88) | >= 396.26 | >= 397.44 |
| CUDA 9.1 (9.1.85) | >= 390.46 | >= 391.29 |
| CUDA 9.0 (9.0.76) | >= 384.81 | >= 385.54 |
| CUDA 8.0 (8.0.61 GA2) | >= 375.26 | >= 376.51 |
| CUDA 8.0 (8.0.44) | >= 367.48 | >= 369.30 |
| CUDA 7.5 (7.5.16) | >= 352.31 | >= 353.66 |
| CUDA 7.0 (7.0.28) | >= 346.46 | >= 347.62 |
有兩種辦法查看當前電腦的顯卡驅動版本：
https://blog.csdn.net/li57681522/article/details/82491617
右鍵打開我的電腦，在左側邊欄有個高級系統設置，右下角有個環境變量，上方方框里面有個ADMINISTRATOR（你電腦用戶名）的用戶變量，里面有個path值，雙擊打開，點擊右側新建，加入：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
使用【win+R 輸入cmd 】——回車執行，或者【開始菜單——運行——cmd】—— 回車執行
在DOS界面下輸入
nvidia-smi
就可以看到當前顯卡的驅動版本啦