当安装了TensorFlow但无法检测到GTX 1650 Super时，可能是因为缺少必要的驱动程序或CUDA库。以下是一些可能的解决方法：

1. 确保已安装最新版本的NVIDIA驱动程序。可以通过访问NVIDIA官方网站并下载适用于GTX 1650 Super的最新驱动程序来安装。安装完成后，重新启动计算机。

2. 检查CUDA是否正确安装。TensorFlow需要正确的CUDA版本才能与GPU进行交互。请检查是否已正确安装CUDA，并确保安装的版本与TensorFlow兼容。可以在NVIDIA官方网站上找到适用于GTX 1650 Super的CUDA版本。

3. 确保安装了适当的cuDNN库。cuDNN库是与CUDA一起使用的深度学习库，它提供了加速深度神经网络运算的功能。确保已正确安装与CUDA兼容的cuDNN版本。

4. 检查TensorFlow版本。某些TensorFlow版本可能不与特定的CUDA和cuDNN版本兼容。请确保安装了与CUDA和cuDNN兼容的TensorFlow版本。可以在TensorFlow官方网站上找到版本兼容性信息。

以下是一个示例代码，可用于检测TensorFlow是否可以访问GPU：

import tensorflow as tf

physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if len(physical_devices) > 0:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
    print('GPU is detected')
else:
    print("No GPU is detected")

如果上述解决方法仍然无法解决问题，可以考虑在TensorFlow的GitHub页面上查找相关问题和解决方案，或在相关技术论坛上发布您的问题以获取更多帮助。