python tensorflow-gpu

### 如何在Python中安装和配置TensorFlow-GPU

#### 安装前准备
为了确保顺利安装TensorFlow GPU版本，在Windows 10上建议先设置好开发环境。这通常意味着要准备好支持CUDA的NVIDIA显卡驱动程序以及相应的CUDA Toolkit与cuDNN SDK。

#### 创建虚拟环境并激活
推荐使用Anaconda来管理依赖关系，通过创建一个新的Conda环境可以有效隔离不同项目的库文件冲突。对于特定于Python 3.7的情况：

conda create -n tf-gpu python=3.7
activate tf-gpu

#### 安装TensorFlow GPU版
一旦环境被激活，则可以通过pip工具来进行TensorFlow GPU版本的具体安装操作。考虑到兼容性和稳定性因素，这里给出适用于Python 3.7环境下安装最新稳定版的方法[^1]：

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu

此命令会自动下载适合当前系统的.whl包，并完成整个安装流程。

#### 验证安装是否成功
当上述步骤完成后，可通过简单的Python脚本验证GPU加速功能是否正常工作。启动交互式的解释器后执行以下代码片段以确认一切就绪[^2]:

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
tf.test.is_gpu_available()

如果返回`True`则说明GPU已经被正确识别并且能够用于后续计算任务；反之则需排查可能存在的问题如路径配置错误或是硬件不匹配等。