tensorflow的gpu版本安装linux

TensorFlow的GPU版本可以在Linux系统上进行安装。下面是安装TensorFlow GPU版本的步骤：

1. 首先，确保你的计算机上已经安装了NVIDIA显卡驱动程序。你可以通过运行以下命令来检查是否已经安装了驱动程序：

   nvidia-smi

如果能够成功显示显卡信息，则说明驱动程序已经安装好了。

2. 接下来，安装CUDA Toolkit。CUDA是NVIDIA提供的用于进行GPU加速计算的工具包。你可以从NVIDIA官方网站下载适合你的系统版本的CUDA Toolkit，并按照官方文档提供的步骤进行安装。

3. 安装cuDNN。cuDNN是一个针对深度神经网络的GPU加速库，可以提高TensorFlow在GPU上的性能。你需要从NVIDIA开发者网站下载适合你的CUDA版本的cuDNN，并按照官方文档提供的步骤进行安装。

4. 创建一个虚拟环境（可选）。为了避免与其他Python库的冲突，建议在安装TensorFlow之前创建一个虚拟环境。你可以使用conda或者virtualenv等工具来创建虚拟环境。

5. 安装TensorFlow GPU版本。在虚拟环境中运行以下命令来安装TensorFlow GPU版本：

   pip install tensorflow-gpu

安装完成后，你就可以在TensorFlow中使用GPU进行加速计算了。