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在Tensorflow 2.3.1上无法使用GeForce GTX1070

可能是由于以下几个原因导致的：

驱动程序问题：首先，确保你的计算机已经安装了最新版本的NVIDIA显卡驱动程序。你可以访问NVIDIA官方网站（https://www.nvidia.com/Download/index.aspx）下载并安装适用于你的操作系统和显卡型号的最新驱动程序。
CUDA和cuDNN版本不兼容：Tensorflow依赖于CUDA和cuDNN来加速计算。确保你安装了与Tensorflow 2.3.1兼容的CUDA和cuDNN版本。你可以在Tensorflow官方网站（https://www.tensorflow.org/install/source#gpu）上找到与你的Tensorflow版本兼容的CUDA和cuDNN版本信息。
Tensorflow版本问题：确认你正在使用的是与你的显卡和驱动程序兼容的Tensorflow版本。有时候，某些Tensorflow版本可能不支持特定的显卡型号或驱动程序版本。你可以尝试升级或降级Tensorflow版本，以找到与你的硬件和驱动程序兼容的版本。
硬件兼容性问题：GeForce GTX1070是一款较旧的显卡型号，可能不被最新版本的Tensorflow完全支持。在这种情况下，你可以尝试使用较旧版本的Tensorflow，或者考虑升级你的显卡硬件以获得更好的兼容性和性能。

总结起来，要解决在Tensorflow 2.3.1上无法使用GeForce GTX1070的问题，你可以按照以下步骤进行操作：

确保你的计算机已经安装了最新版本的NVIDIA显卡驱动程序。
检查你安装的CUDA和cuDNN版本是否与Tensorflow 2.3.1兼容。
确认你正在使用的Tensorflow版本与你的显卡和驱动程序兼容。
如果以上步骤都没有解决问题，考虑升级你的显卡硬件或尝试使用较旧版本的Tensorflow。

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