配置tensorflow-gpu

配置TensorFlow-GPU需要以下步骤：

1. 检查系统要求：
- 确保你的计算机配备了支持CUDA的NVIDIA GPU。
- 安装适当版本的NVIDIA驱动程序。你可以在NVIDIA官方网站上找到适合你GPU的驱动程序。
- 安装CUDA Toolkit。确保选择与你的GPU兼容的版本。你可以在NVIDIA官方网站上下载CUDA Toolkit。
- 安装cuDNN。cuDNN是一个加速深度学习应用程序的库。你需要注册NVIDIA开发者计划，并从NVIDIA官方网站上下载适合你的CUDA版本的cuDNN。

2. 创建虚拟环境：
- 在命令行中使用以下命令创建一个新的虚拟环境：

     conda create -n myenv python=3.8

- 激活虚拟环境：

     conda activate myenv

3. 安装TensorFlow-GPU：
- 在激活的虚拟环境中，使用以下命令安装TensorFlow-GPU：

     pip install tensorflow-gpu

4. 验证安装：
- 打开Python交互式环境，导入TensorFlow并检查GPU是否被正确识别：

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

如果输出为True，则表示TensorFlow-GPU已成功安装并且GPU可用。

请注意，以上步骤是一般的配置方式，具体步骤可能会因操作系统、CUDA版本等而有所不同。建议在配置之前查阅TensorFlow官方文档以获取最新的指南和说明。