Win10下Tensorflow-GPU1.8.0安装配置全记录-MX250+CUDA9.0+CUDNN

"这篇文档是关于在Windows 10环境下安装和使用TensorFlow-GPU 1.8.0与Python 3.6的详细过程，特别适用于拥有MX250显卡并需配合CUDA 9.0及CUDNN的用户。同时，文档也包含了51单片机、nRF905无线通信以及温度采集系统的相关知识。" 在本文档中，作者首先介绍了如何在Windows 10操作系统上安装TensorFlow-GPU的1.8.0版本，这是一个深度学习库，用于高效地运行基于GPU的计算任务。TensorFlow-GPU版可以利用图形处理器（GPU）的并行处理能力，加速机器学习模型的训练和推理过程。对于配置环境，特别是针对配备MX250显卡的电脑，需要确保兼容的CUDA工具包（这里是CUDA 9.0）和CUDNN（NVIDIA CUDA深度神经网络库）的正确安装。 CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，允许开发者利用GPU的强大性能来加速计算密集型任务。CUDA 9.0版本需要与特定的TensorFlow版本匹配，以确保稳定性和兼容性。CUDNN则是CUDA的一个组成部分，专为深度神经网络提供了高度优化的GPU加速库。 在安装过程中，可能涉及以下步骤： 1. 安装Visual Studio或Visual C++ Build Tools，这是构建TensorFlow库所需的编译器。 2. 下载并安装CUDA 9.0，注意遵循NVIDIA提供的官方安装指南，确保选择正确的驱动和工具包版本。 3. 安装CUDNN，这通常需要下载解压后将头文件和库文件复制到CUDA安装目录下的相应位置。 4. 设置环境变量，如CUDA_PATH和CUDNN_PATH，以便Python能够找到这些库。 5. 安装Python 3.6，确保其在系统路径中。 6. 使用pip安装TensorFlow-GPU，命令可能类似于`pip install tensorflow-gpu==1.8.0`，这会自动解决依赖关系并安装相应的版本。 除了TensorFlow-GPU的安装，文档还涵盖了51单片机（例如AT89S52）和基于nRF905的无线通信技术。51单片机是广泛使用的微控制器，适用于各种嵌入式应用。AT89S52是51系列的一种，具有8KB闪存、256B RAM、32个I/O口线等特性。其引脚功能的说明包括电源、时钟、数据输入/输出、复位和控制信号等。 nRF905是一种低功耗、长距离无线射频收发器，常用于无线传感器网络和远程控制应用。它支持频率范围433/868/915MHz，并且可以实现点对点、点对多点或星型网络拓扑。在温度采集系统中，nRF905可以作为无线传输模块，收集由温度传感器（如DS18B20）获取的数据，并将其发送到主控设备进行处理和显示。 总结，该文档不仅提供了TensorFlow-GPU的安装教程，还介绍了嵌入式系统中的关键组件，如51单片机和无线通信技术，对于理解和实践物联网或嵌入式系统中的深度学习应用非常有帮助。