Linux嵌入式环境配置：win10下Tensorflow-GPU1.8.0+CUDA9.0+CUDNN安装全解析

本文主要介绍了如何在Linux嵌入式操作系统环境下，特别是在Win10系统下安装和使用TensorFlow GPU 1.8.0版本，同时提到了与之配套的Python 3.6环境，以及所需的硬件支持如MX250显卡、CUDA 9.0和CuDNN。此外，文章还探讨了Linux操作系统的概念和历史，并涉及了微处理器系统原理和嵌入式系统设计的相关知识。 Linux操作系统是1991年由Linus Torvalds发布的开源操作系统内核，其名称在不同场合有不同的含义，包括Linux内核、Linux系统以及Linux开发套件。在某些场合，人们将完整的Linux系统称为GNU/Linux，强调了系统大部分基于GNU项目软件。Linux操作系统因其开源、免费和符合POSIX标准的特性，被广泛应用于各种领域。 在微处理器系统原理和嵌入式系统设计方面，文章指出嵌入式系统是现代信息科学的重要组成部分，它们代表了计算机发展的一个方向。IT行业的四大定律，如摩尔定律、贝尔定律、吉尔德定律和梅特卡夫定律，揭示了计算机硬件性能和网络发展的趋势。嵌入式系统分为模块级、板级、芯片级和IP级四种类型，随着技术的发展，嵌入式系统在日常生活和工业控制中变得越来越普遍。 在安装TensorFlow GPU版时，需要考虑到硬件兼容性，例如MX250显卡需要与CUDA和CuDNN版本相匹配。CUDA是NVIDIA开发的用于加速GPU计算的软件平台，而CuDNN是针对深度神经网络的库，两者配合可以显著提升在训练和运行深度学习模型时的性能。 在实际操作中，用户需要确保Win10系统已经安装了合适的虚拟机环境，比如使用VirtualBox或VMware来运行Linux嵌入式系统。然后，需要在虚拟机中安装所需的软件包，包括Python 3.6、TensorFlow-GPU 1.8.0以及对应的CUDA和CuDNN库。安装过程中，可能需要配置环境变量，确保系统能找到这些库。最后，通过编写和运行Python脚本验证安装是否成功，通常会包含一段简单的模型训练或测试代码。 这篇文章不仅提供了Linux环境下TensorFlow GPU的安装教程，还介绍了嵌入式系统和微处理器系统的基础知识，对IT专业人士和技术爱好者来说都是一份有价值的学习资料。