gtx1660 tensorflow环境配置

在配置TensorFlow环境以配合GTX 1660显卡时，需要确保你的系统已经安装了合适的驱动和CUDA、cuDNN等必要的依赖库。以下是基于Linux系统（Ubuntu）的环境配置步骤，因为TensorFlow官方通常推荐在Linux环境下进行深度学习开发。

1. **安装NVIDIA驱动**：
确保你的系统安装了与TensorFlow兼容的NVIDIA驱动。你可以通过访问NVIDIA官网获取最新的驱动程序，并按照官方指南进行安装。

2. **安装CUDA**：
CUDA是NVIDIA提供的一个并行计算平台和API模型，它允许开发者使用NVIDIA GPU进行通用计算。TensorFlow需要CUDA 10.0或更高版本。访问NVIDIA官网下载并安装CUDA Toolkit。

3. **安装cuDNN**：
cuDNN是NVIDIA提供的深度神经网络库，它是CUDA的一个扩展，提供了一系列加速深度学习算法的优化。下载并安装与CUDA版本相匹配的cuDNN版本。

4. **安装TensorFlow**：
在Python环境中，你可以通过pip命令安装TensorFlow。对于GPU支持版本，可以使用以下命令：

   pip install tensorflow-gpu

如果你使用的是虚拟环境，确保你的虚拟环境已经激活，并且使用了包含CUDA和cuDNN的Python解释器。

5. **验证安装**：
安装完成后，可以创建一个Python脚本并尝试导入TensorFlow来验证配置是否成功。例如：

   import tensorflow as tf
   hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
   print(hello)

如果没有错误信息出现，那么恭喜你，你的环境配置成功。