安装TensorFlow-gpu

安装TensorFlow-GPU主要是为了让TensorFlow库能够利用GPU的计算能力，提高深度学习模型训练的速度。以下是针对Python环境安装步骤：

1. **检查系统兼容性**：
- 确保你的系统是Linux、macOS或者Windows，并且支持CUDA（NVIDIA的并行计算平台）。

2. **安装CUDA和cuDNN**：
- 下载并安装NVIDIA CUDA工具包：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
- 下载对应版本的cuDNN库：https://developer.nvidia.com/cudnn

3. **更新Python和pip**：

   pip install --upgrade pip wheel

4. **安装cuDNN**：
将下载的cuDNN文件解压后，将`lib64`或`lib`下的cuDNN库文件夹路径添加到系统的PATH变量中。

5. **安装TensorFlow-GPU**：
使用以下命令，注意替换`<version>`为你想要的TensorFlow版本（如1.x或2.x），以及`<cuda_version>`和`<cudnn_version>`与你安装的CUDA和cuDNN相匹配：

   pip install tensorflow-gpu==<version> --extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/simple --no-cache-dir

6. **验证安装**：

   import tensorflow as tf
   print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

如果成功安装，应该能看到GPU设备。