virtualenv中的tensorflow找不到gpu设备

virtualenv是一个用于创建独立Python环境的工具，可以在同一台机器上同时管理多个Python项目，每个项目都有自己独立的依赖包和运行环境。

在使用virtualenv创建的环境中，如果无法找到GPU设备，可能是由于以下原因：

1. 缺少GPU驱动程序：首先要确保计算机上已正确安装了GPU驱动程序。不同的GPU品牌有不同的驱动程序，可以根据自己的GPU型号去官方网站下载并安装对应的驱动程序。
2. 缺少CUDA库：CUDA是NVIDIA提供的用于GPU加速计算的平台和编程模型。在使用tensorflow进行GPU加速时，需要安装对应版本的CUDA库。可以根据tensorflow官方文档提供的要求，下载并安装适配的CUDA版本。
3. 缺少cuDNN库：cuDNN是NVIDIA提供的用于深度神经网络加速的库。在使用tensorflow进行深度学习任务时，需要安装对应版本的cuDNN库。同样可以根据tensorflow官方文档提供的要求，下载并安装适配的cuDNN版本。
4. 配置错误：在使用tensorflow时，需要正确配置相关环境变量和路径。可以参考tensorflow官方文档提供的配置指南，确保环境变量和路径设置正确。

虽然不能提及具体的云计算品牌商，但可以推荐使用腾讯云提供的GPU实例来进行深度学习任务的加速。腾讯云提供了多种GPU实例类型，例如NVIDIA Tesla V100、NVIDIA Tesla P100等，可以根据自己的需求选择适合的实例类型。同时，腾讯云还提供了深度学习工具包Tencent ML-Images，可以方便地进行深度学习模型的训练和部署。

更多关于腾讯云GPU实例和Tencent ML-Images的信息，可以参考以下链接：

• 腾讯云GPU实例介绍
• Tencent ML-Images产品介绍