tensorflowgpu2.4

### 安装和配置 TensorFlow-GPU 2.4

#### 创建并激活 Conda 环境
为了确保安装过程顺利，建议在一个新的 Conda 环境中进行操作。这可以避免与其他 Python 库版本冲突。

conda create -n tensorflow_gpu python=3.6.9
conda activate tensorflow_gpu

#### 安装 CUDA 和 cuDNN
对于 TensorFlow-GPU 2.4 的支持，需要特定版本的 CUDA 和 cuDNN 工具包。推荐使用 CUDA 11.0 和 cuDNN 8.0[^4]。

可以通过 NVIDIA 提供的官方资源下载这些工具包，并按照说明完成本地安装。如果希望简化此流程，在某些情况下也可以通过 Conda 来管理依赖关系：

conda install cudatoolkit=11.0 cudnn=8.0

#### 使用 Conda 安装 TensorFlow-GPU 及其他库
在准备好的环境中继续安装所需的软件包，包括 OpenCV 等额外组件。这里提供了一个完整的命令列表来满足背景需求中的描述[^3]。

conda install tensorflow-gpu=2.4 opencv=3.3

#### 验证安装是否成功
一旦所有必要的组件都已就绪，应该验证 TensorFlow 是否能够正确识别 GPU 设备。可以在 Python 解释器内运行如下测试代码片段以确认设置无误：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print("Num GPUs Available:", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

上述脚本会打印出当前使用的 TensorFlow 版本号以及可用的 GPU 数量。如果有任何错误提示，则可能意味着还需要进一步调整环境变量或其他配置项。